數據挖掘工程師崗位職責

數據挖掘工程師崗位職責(合集15篇)

　　在我們平凡的日常里，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，制定崗位職責可以有效規范操作行為。那么什么樣的崗位職責才是有效的呢？以下是小編為大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，希望對大家有所幫助。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　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2

　　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3

　　1、MySQL數據庫規劃、設計、監控維護、升級、備份、鏡像、容災;

　　2、數據庫服務器的安裝部署、性能優化、可靠性、容災方案制定等;

　　3、對數據庫性能分析與調優，排錯，保證數據安全;

　　4、負責對開發工程師的SQL語句進行優化;

　　5、配合研發制定數據庫技術方案，分庫分表策略，現有表結構優化，數據遷移方案;

　　6、負責Mysql自動化相關事宜;

數據挖掘工程師崗位職責4

　　1、參與部門項目的售前工作，參與現場交流，深入挖掘用戶需求，編寫投標方案，參與投標;

　　2、完成所負責項目的需求規格說明書的`編寫，并向項目組開發人員和測試人員講解需求，如需求發生變化及時調整需求。

　　3、完成所負責項目的概要設計，并解決項目進展過程中的需求與設計問題;

　　4、可承擔部分項目經理的職責，組織相關資源對項目工作進行計劃/控制/調整;

數據挖掘工程師崗位職責5

　　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6

　　1、針對海量用戶行為數據進行挖掘和建模，深入挖掘數據的.業務價值。研究機器學習或統計學習領域的前沿技術，并能活學活用到項目中。

　　2、基于對汽車廣告投放業務及用戶的理解，參與精準營銷、個性化推薦等模型建設和領域研究，提升轉化率等業務指標。

　　3、根據業務需要采集相關數據，對原始數據進行ETL和歸類整理，并實現流程自動化。

　　4、其他大數據處理及項目開發工作等。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　1、熟悉掌握業務系統功能，靈活制定不同業務的推廣策略，通過活動運營、內容運營等方式策劃并落地項目推廣方案，拓展系統用戶量及影響力。

　　2、熟悉公文寫作，配合完成工作匯報材料的撰寫及分析報告。

　　3、與企業及海關關系的.協調和維護，強化合作關系，維護好項目參與方的關系。

　　4、面向進出口企業開展調研，主動挖掘系統需求，進行需求分析，形成調研報告或業務需求報告。

　　5、項目管理相關工作，包括組織業務需求論證、項目立項、進度管理等根據項目管理規范開展相關工作。

　　6、完成領導交辦的其他工作事項。

數據挖掘工程師崗位職責8

　　1.負責海量數據的分析開發工作;

　　2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議;

　　3.優化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;

　　4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;

　　5.參與相關數據標準和規范的'制定。

數據挖掘工程師崗位職責9

　　1.負責數據分析,數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發;

　　2.負責公司產品各階段數據的整理、分析、挖掘及提交數據報告，重點對車輛行為數據進行分析和挖掘，利用數據分析結論推動業務產品的.優化;

　　3.對海量業務數據進行整合、分析挖掘，挖掘產品以及用戶潛在信息，為營銷、運營及決策提供業務分析及數據支持。

數據挖掘工程師崗位職責10

　　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11

　　1.負責企業級數據倉庫設計、規劃、建設、實施、管理,數據倉庫架構設計與數據開發，創建數據倉庫、數據集市

　　2.熟悉數據倉庫領域知識，從架構和技術層面參與建設數據倉庫，包括元數據管理、數據質量、主數據管理、性能優化和調優。

　　3.負責數據倉庫平臺相關數據管理工作，如研發規范、質量規范、保障規范的制定與推動實施落地

　　4.配合和協助數據分析/數據挖掘形成底層/中間層的業務邏輯切片

數據挖掘工程師崗位職責12

　　職責：

　　1、根據銀行、保險、互聯網金融等行業客戶對大數據的需求，通過大數據挖掘技術研究客戶本質屬性，進行針對性數據分析；

　　2、深入理解內部與外部各種數據的數據結構，應用先進的統計建模、數據挖掘、機器學習方法，進行清洗、分析、建模，完成數據的'產品轉化設計，并不斷完善和優化模型；

　　3、通過數據分析手段，描述業務特征，結合市場行業狀況，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動業務發展。

　　崗位要求：

　　1、本科學歷及以上

　　2、本科學歷需3—4年工作經驗，碩士及以上可放寬至2年

　　3、統計學、計量經濟學、數學專業優先，

　　4、熟悉2種以上分析開發工具：Python、R、SAS等，熟悉兩種及以上數據庫：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語句；

　　5、熟悉常用數據挖掘、機器學習算法，有金融業相關的數據挖掘項目經驗為佳；

　　6、具有良好的溝通和快速學習能力，能夠快速、準確地理解需求，并將業務需求轉換為數據模型。

數據挖掘工程師崗位職責13

　　職責：

　　1、整合基礎業務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護；

　　2、負責數據集市規劃，開發及維護；

　　3、處理各業務模塊數據需求，為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議；

　　4、負責搭建并完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支持；

　　5、負責數據分析和應用相關的業務系統建設，編寫對應系統開發需求，并完成系統測試及應用推廣。

　　職位要求

　　1、兩年以上工作經驗，本科以上學歷，計算機相關專業優先；

　　2、具有良好統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的數據分析能力；

　　3、精通SQLPython語言，有銀行數據倉庫，數據集市開發經驗者優先；

　　4、具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫數據分析報告；

　　5、具備開闊的`互聯網業務思維，對數據敏感，有較好的業務開拓和溝通表達能力。

數據挖掘工程師崗位職責14

　　職責:

　　1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;

　　2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;

　　3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;

　　4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;

　　5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;

　　6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;

　　7、完成安排的各項工作，與其他部門合作。

　　崗位要求：

　　1、數學、統計、金融、科技管理、計算機等相關專業，博士學歷優先;

　　2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優先;

　　3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語言，熟練掌握Linux各項操作指令;

　　4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經驗者尚佳;

　　5、掌握機器學習的基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優先;

　　6、掌握關系型數據庫的'基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;

　　7、在醫療信息化從事產品開發工作者優先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優先;

　　8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;

　　9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業務和開發人員討論并快速理解需求。

數據挖掘工程師崗位職責15

　　職責：

　　1、負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等；

　　2、負責海量用戶行為的分析研究，挖掘優化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等；

　　3、負責推薦引擎算法的開發，包括各類推薦算法的實現、特征和參數調優、用戶體驗優化等；

　　4、負責數據營銷平臺策略的開發，包括用戶洞察、行業指數趨勢預測、各類精準定向算法的實現和優化等；

　　5、負責人工智能技術的研究，包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術；

　　6、通過海量數據對用戶廣告的`行為進行深入分析與洞察，提煉和發現業務規律，指導推薦模型特征構建，定位產品相關的數據問題及分析優化；

　　7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統計指標建設，協助模型快速定位問題。

　　招聘要求及條件：

　　1、具備數據挖掘、NLP、機器學習、最優化等算法原理知識背景；

　　2、具備推薦系統、精準營銷、信息檢索等方面的工作經驗優先；

　　3、具備大規模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發經驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣；

　　4、具有機器學習、數據挖掘、算法優化的基礎并具有濃厚興趣；

　　5、熟悉統計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法；

　　6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景；

　　7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作。

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