数据挖掘工程师工作的岗位职责

数据挖掘工程师工作的岗位职责

　　随着社会不断地进步，岗位职责在生活中的使用越来越广泛，岗位职责是指工作者具体工作的内容、所负的责任，及达到上级要求的标准，完成上级交付的任务。我们该怎么制定岗位职责呢？下面是小编收集整理的数据挖掘工程师工作的岗位职责，仅供参考，希望能够帮助到大家。

数据挖掘工程师工作的岗位职责1

　　职责：

　　(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

　　(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

　　(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;

　　(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。

　　(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。

　　任职要求：

　　(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;

　　(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。

　　(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

　　(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

数据挖掘工程师工作的岗位职责2

　　职责

　　1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护

　　2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验

　　3.采用系统化方法规范数据字段，优化数据结构，

　　4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑

　　5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作

　　任职要求

　　1本科及以上学历，数学、统计学、经济学、计算机科学等专业

　　2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知

　　3.较强的excel数据处理能力，熟悉透视表及常用函数，有一定编程能力

　　4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力

　　5.心态沉稳踏实，细致认真，有较强的求知欲与接受能力

数据挖掘工程师工作的岗位职责3

　　职责：

　　1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等，提升数据质量;

　　2、设计多维度分析模型，并能根据实际情况给出数据分析结果;

　　3、针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像。

　　任职要求：

　　1、本科计算机或统计学相关专业，3年以上相关工作经验;

　　2、熟悉关系型据库，SQL技能娴熟;

　　3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;

　　4、ScalapythonJAVA至少熟练掌握一种编程语言;

　　5、熟悉数据可视化技术;

　　6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;

　　7、对用户画像分层，推荐系统有经验者优先考虑。

数据挖掘工程师工作的岗位职责4

　　职责：

　　1.依据项目需求建构数据萃取与转换流程

　　2.挖掘数据特征，进行数据和特征融合

　　3.搭建数学模型，并对模型进行检验评估

　　职位要求：

　　1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的硕士或以上学历;

　　2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验，熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;

　　3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;

　　4、突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力，有良好的团队合作意识;

　　5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先

数据挖掘工程师工作的岗位职责5

　　职责：

　　1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

　　2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;

　　3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

　　4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

　　5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

　　岗位要求：

　　1、本科以上学历，扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

　　2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经验，掌握深度学习算法优先;

　　3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;

　　4、熟悉Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

数据挖掘工程师工作的岗位职责6

　　职责：

　　1、对海量业务数据进行分析，并利用算法挖掘用户行为特征，发现潜在规律，建立机器学习算法并优化;

　　2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;

　　3、建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省成本。

　　任职要求：

　　1、大学本科及以上学历;

　　2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;

　　3、本科5年以上同岗位工作经验，研究生3年以上同岗位工作经验;

　　4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解，了解数据仓库思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一;

　　5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法，有海量数据挖掘的项目经验;

　　6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;

　　7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的沟通能力。

数据挖掘工程师工作的岗位职责7

　　职责：

　　1.负责海量数据的分析开发工作;

　　2.完成数据挖掘模型，跟踪模型的实施和效果，定期优化算法和分析策略，分析研究后提供建设性建议 ;

　　3.优化大数据存储、计算等各方面性能，确保能从海量大数据信息里，有效进行数据分析和挖掘;

　　4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;

　　5.参与相关数据标准和规范的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言，具有良好的编码习惯;

　　2.计算机、数学相关专业本科以上学历;

　　3.2年以上数据挖掘及其相关经验，对常用的数据挖掘算法有较深入了解，有实际算法调优经验 ;

　　4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理，具备实际的建模经验，熟悉常用机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等，并具备相关应用经验;

　　5.熟悉hadoop生态，具有spark/flink等实际开发经验;

　　6.极强的数据敏感度，能从海量数据中挖掘出数据核心价值，相关;

　　7.熟悉分布式存储，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等图数据库优先 ;

　　8.富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战，良好的沟通技巧和团队合作，抗压性强，能适应加班。

数据挖掘工程师工作的岗位职责8

　　职责：

　　1、负责探迹平台智能策略逻辑设计与实现，包括智能评分、智能决策、业绩预测等业务的策略;

　　2、利用平台已有技术能力，包括内容识别算法、行为识别模型等，构建与业务需求相匹配的策略体系;

　　3、对平台用户行为数据进行分析和挖掘，建立数据模型，从数据中挖掘出用户的行为和消费习惯，通过数据挖掘对产品形成策略支持;

　　4、理解业务部门的`需求，从数据库提取相关数据进行处理分析，指导产品和业务部门的日常运营;

　　5、建立和优化统计学和机器学习模型;

　　6、与数据算法/工程师合作和沟通去实现应用在产品上的算法模型;

　　任职资格：

　　1、统计学、计算机、通信相关专业本科以上学历;

　　2、编程基本功扎实、精通JAVA、python、lua等语言;

　　3、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣;

　　4、具备产品意识和数据分析能力，熟悉回归，分类等常见机器学习算法;

　　5、具有数据处理，特征选择、算法调优、效果评估等相关工作经验;

　　6、逻辑清晰，对数字敏感;学习能力强，热爱编程;

　　7、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展;

数据挖掘工程师工作的岗位职责9

　　职责:

　　1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);

　　2、独立分析、评估并解决问题，并用代码实现，在较短时间内寻求到最优的解决方案，并应用到产品中;

　　3、负责分布式算法的设计及编码，提高算法的精度和效率;

　　4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。

　　任职资格:

　　1、本科及以上学历，数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;

　　2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;

　　3、精通至少一种主流编程语言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;

　　4、熟悉机器学习、深度学习算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;

　　5、熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;

　　6、有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;

　　7、善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，对数据敏感，善于发现数据中的价值，具有良好的团队合作精神。

数据挖掘工程师工作的岗位职责10

　　职责：

　　1、为运营商提供深入的业务分析服务，根据业务需求进行数据统计、分析，撰写分析报告。

　　2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。

　　3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。

　　4、负责相关项目的售前支持，发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。

　　任职资格：

　　1、熟悉Mysql/DB2等常用数据库，熟练使用SQL。

　　2、掌握数据分析基本理论方法，熟悉数据挖掘常用算法，能够熟练使用Python/R语言者优先。

　　3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。

　　4、对用户行为研究有深入了解，咨询行业背景优先。

　　5、具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。

　　6、工作态度积极主动，具备一定的抗压能力。