數據挖掘工程師崗位職責

數據挖掘工程師崗位職責匯編15篇

　　在不斷進步的時代，越來越多地方需要用到崗位職責，崗位職責主要強調的是在工作范圍內所應盡的責任。什么樣的崗位職責才是有效的呢？以下是小編整理的數據挖掘工程師崗位職責，僅供參考，歡迎大家閱讀。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　1、負責所調試項目的.調試方案編制、技術培訓等工作;

　　2、參與裝置水聯動前的聯合驗收，監督、核實缺陷處理情況;

　　3、負責裝置水聯動、整套啟動、負荷通煙氣運行，指導業主操作人員運行;

　　4、收集整理運行數據，協助公司技術部門解決裝置工藝、技術問題;

　　5、負責裝置72h或168h性能考核，編制性能考核報告;

　　6、工程項目質保期內服務，在收到業主通知或公司安排后及時聯系，有需要立即到場進行服務;

　　7、參與工程項目移交并到場核對驗證，與業主建立聯系;

　　8、質保期結束前質保金支付事宜的跟進、手續辦理;

　　9、對工程項目存在問題、裝置共性問題及疑難問題及時提出匯總給公司技術部門;

　　10、在工作過程中注意維護公司形象，保守公司機密，宣傳公司品牌及文化。

數據挖掘工程師崗位職責2

　　職責：

　　1、對海量業務數據進行整合、分析、挖掘，并提供相關數據服務；

　　2、研發與設計大數據挖掘算法，搭建數據平臺；

　　3、應用數據挖掘工具或者開發新算法，參與項目開發，解決產品需求；

　　4、通過對數據的敏銳洞察，深入挖掘產品潛在價值和客戶需求，進而提供更有價值的'產品。

　　崗位要求：

　　1、統計學、應用數學、計算機等相關專業，統招本科及以上學歷；

　　2、一年以上數據挖掘經驗，熟練掌握多種統計和挖掘方法，熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟件；

　　3、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔撰寫能力；

　　4、良好的邏輯思維能力，優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情。

數據挖掘工程師崗位職責3

　　職責：

　　1、負責公司與阿里巴巴在新行業方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產品研發;

　　2、負責分析挖掘客戶/行業對大數據產品的需求(應用場景)，利用數據分析結論提升客戶業務能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個性化推薦，用能預測等;

　　3、進行大數據場景下的數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等;

　　4、將客戶需求準確轉化為可執行的數學模型，針對不同的'應用場景，負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;

　　5、基于需求分析/運營支持/商業報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業/產品分析模型并與開發團隊溝通實施方案及構建產品原型。

　　崗位要求：

　　1、本科以上學歷，扎實的機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎;有統計、應用數學、金融等相關專業背景優先;

　　2、精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、SVM、神經網絡、決策樹、貝葉斯等)，有實際建模經驗，掌握深度學習算法優先;

　　3、具有扎實的計算機操作系統、數據結構等編程基礎，精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;

　　4、熟悉Map-Reduce模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平臺有實踐經驗優先。

數據挖掘工程師崗位職責4

　　職責：

　　1、負責大數據平臺數據倉庫建設、數據分析挖掘工作;

　　2、負責大數據的處理、整合及數據建模，協同業務開發人員，將模型算法成果應用到實際業務系統中，并通過可視化工具進行分析成果展示;

　　3、基于用戶數據，研究用戶行為，構建用戶畫像。

　　任職要求：

　　1、應用數學、計算機、信息處理等相關專業本科及以上學歷;

　　2、3年以上大數據開發經驗;

　　3、熟悉hadoop的大數據生態，精通SQL語法【有較好的SQL性能調優能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL腳本編寫;

　　4、具有從數據查詢，聚合，分析到可視化的整套實踐經驗;

　　5、熟練使用java或者python、基礎扎實、能編寫Hive環境下或者Spark sql環境下的UDF;

　　6、具備良好的`表達和溝通能力、學習能力，具備極強的團隊合作精神，能夠承受一定的工作壓力。

數據挖掘工程師崗位職責5

　　職責：

　　1.從事精準醫療領域的大數據管理分析、BI數據挖掘;

　　2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的'腳本分析，以圖形界面的方式呈現;

　　3.熟練使用統計或者機器學習算法，對結構化數據進行統計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;

　　4.與相關項目開發組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。

　　任職要求：

　　1、應用數學，計算機，生物等相關專業碩士以上學歷;

　　2、有生命科學、基因、醫藥等生物科技行業2年以上工作經驗;

　　3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學習算法，了解各種算法的優缺點和局限性;

　　4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業經驗;

　　5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經驗;

　　6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　職責：

　　1、負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的.研發工作；

　　2、負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化；

　　3、能指導較低職位的工程師完成工作；

　　4、能與高校科研機構進行協同創新。

　　任職資格：

　　1、模式識別/人工智能/計算機相關專業，本科或以上學歷；3年以上工作經驗；

　　2、正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力；

　　3、精通Java、Python語言，熟悉linux基本開發環境；

　　4、精通NLP相關領域知識，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等；

　　5、具有NLP實戰經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式處理框架者更佳；

　　6、熟悉Git，SVN等通用工具；

　　7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　1、負責土地利用總體規劃、建設項目用地預審及報批等規劃項目的開展和編制;

　　2、負責土地利用總體規劃修改(有條件建設區使用、占用多劃基本農田、城鄉建設用地規模邊界調整)等規劃項目的開展和編制;

　　3、負責高標準基本農田、上圖入庫、城鄉建設用地增減掛鉤、土地整治規劃、土地整理復墾開發、永久基本農田劃定、土地節約集約利用評價等規劃項目的.開展和編制。

　　4、負責規劃類的其他項目的開展和編制。

數據挖掘工程師崗位職責8

　　職責：

　　1、負責數據挖掘領域的分析研究，包括數據挖掘算法的分析研究，特定工程的.數據挖掘模型的需求分析、建模、實驗模擬；

　　2、負責數據挖掘系統的開發，包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。

　　3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業務建模。包括業務模型、數據模型的生成和應用，關鍵算法的研究和開發。

　　任職要求：

　　1、具有深厚的統計學、數學和數據挖掘知識基礎；

　　2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問題定位解決能力；

　　3、具有良好的溝通能力和團隊協作精神。

　　4、較強的數據處理和分析能力。

數據挖掘工程師崗位職責9

　　1.針對用戶行為預測業務，負責用戶畫像、訂單特征體系建設，包括離線數據產出以及服務化;

　　2.針對用戶端上行為產出的實時數據流，挖掘實時特征并服務化;

　　3.針對客服場景，挖掘實時用戶行為異常以及進線異常;

　　4.針對智能客服場景用戶標簽挖掘，人群挖掘等工作，支持智能運營方向的業務;

　　5.負責開發并維護智能客服業務的'特征服務系統。

數據挖掘工程師崗位職責10

　　1.結合公司運營業務場景，定義數據分析及挖掘問題;

　　2.使用統計學分析方法、挖掘算法，構建有效且通用的數據分析模型，支持現有業務并適應業務的不斷拓展;

　　3.挖掘數據建模應用于公司業務相關場景：推薦、風險控制、用戶挖掘等。

數據挖掘工程師崗位職責11

　　1、整合公司各大系統的`會員、訂單等數據資料；

　　2、按原型開發數據產品模塊、外部數據挖掘；

　　3、為公司業務需求，快速輸出定制化報表；

　　4、參與大數據平臺設計和實施，負責基于Hadoop生態的大數據平臺相關的應用開發；

　　5、進行大數據相關新技術的研究和落地。

數據挖掘工程師崗位職責12

　　工作職責：

　　1、運用數據挖掘和機器學習方法和技術，深入挖掘和分析海量商業數據

　　2、包括但不限于風控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業預測等

　　3、運用數據挖掘/統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設用戶畫像

　　4、從系統應用的角度，利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題

　　任職要求

　　—計算機、數學，統計學或人工智能等相關專業碩士以上學歷，5—10年以上或相關工作經歷

　　—精通1—2種編程語言（Python或Java），熟練掌握常用數據結構和算法，具備比較強的實戰開發能力，能帶領團隊共同進步。

　　—具有統計或數據挖掘背景，并對機器學習算法和理論有較深入的.研究

　　—熟悉數據挖掘相關算法（決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）

　　—具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生態分布式計算框架

　　—優秀的溝通能力，有創新精神，樂于接受挑戰，能承受工作壓力

　　—有互聯網，央企，政務，金融等領域大規模數據挖掘經驗者優先

數據挖掘工程師崗位職責13

　　職責：

　　1、對通信和金融業務數據進行分析和挖掘，滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;

　　2、能根據業務特點選擇最合適的數據挖掘算法，并做調優;

　　3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營;

　　4、撰寫分析類報告。

　　任職資格：

　　1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業，對數據結構熟悉;

　　2、熟練使用python進行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;

　　3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;

　　4、對線性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關算法有一定了解;

　　5、做過web接口調試，熟悉json者優先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具備良好的'學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;

　　8、有運營商或金融類相關數據經驗工作優先考慮;

　　9、能適應中長期現場出差。

數據挖掘工程師崗位職責14

　　1、完成除塵器設計、技術開發、技術創新和市場技術支持工作，組織標準化文件的編制;

　　2、負責電、袋、電袋除塵器初步設計和圖紙繪制，設計文件的編制工作;

　　3、協助工程人員解決現場技術問題，并在二次設計中不斷修正和改進;

　　4、與業主的技術交流與技術談判。

　　5、完成領導交辦的`其他任務。

數據挖掘工程師崗位職責15

　　職責：

　　1、利用數據挖掘、機器學習相關知識和算法，解決工廠業務需求，驅動業務數字化；

　　2、利用數據處理和挖掘相關知識實現工廠KPI要求，包括生產線IDC降低，預測性維護等數據挖掘的多方面應用場景實現；

　　3、負責數據挖掘項目管理，進度把控，同時針對工廠各方面需求推廣數據挖掘和機器學習的主流應用算法和工具，并制定相關的規范和標準；

　　4、針對數據挖掘涉及的數據庫和業務相關硬件網絡架構的.搭建和日常運維支持；

　　崗位要求：

　　1、本科或以上學歷，數學、計算機或者信息工程等相關專業。

　　2、有工業領域或AI領域數據分析處理或者相關行業一年及以上工作經驗。

　　3、熟悉運用各種常用算法和數據結構，有聚類、分類、回歸等數據挖掘工作經驗優先考慮；

　　3、熟悉Linux平臺上的編程環境，至少掌握R/Python/C#一門編程語言，有項目應用優先考慮

　　4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一種數據庫，有項目實踐者優先考慮

　　5、熟悉Hadoop架構、網絡通信和數據平臺架構設計知識者優先考慮

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