数据挖掘工程师岗位职责通用15篇

数据挖掘工程师岗位职责通用15篇

　　在不断进步的时代，岗位职责的使用频率逐渐增多，制定岗位职责能够有效的地防止因为职位分配不合理而导致部门之间或是员工之间出现工作推脱、责任推卸等现象发生。想学习制定岗位职责却不知道该请教谁？以下是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责，仅供参考，希望能够帮助到大家。

数据挖掘工程师岗位职责1

　　职责：

　　1、根据项目经理或高级数据挖掘工程师要求独立完成项目的`数据搜集和数据处理；

　　2、能够快速根据项目需要学习并理解行业知识，并能在项目经理或高级数据挖掘工程指导下完成部分数据分析工作；

　　3、能够使用SAS，SPSS，或R，Python等开源平台根据用户需求定制开发相应的算法；

　　4、理解数据挖掘模型及预测分析结果，撰写相关分析报告；

　　5、了解数据仓库及商务智能背景，熟练掌握一类数据展现分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任职要求

　　1、信息化管理、数学或统计学专业背景本科以上学历；

　　2、具有一定的统计学、数据挖掘知识基础，有数据仓库/商业智能项目经验尤佳；

　　3、精通数据挖掘方法论，熟悉数据挖掘项目过程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS统计分析或数据挖掘工具至少一种；或具备Python，R等使用开源平台开发算法的经验；

　　5、有很强的事业心、责任感，良好敬业精神、团队精神与人际沟通能力。

数据挖掘工程师岗位职责2

　　岗位职责：

　　深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;

　　负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的`海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;

　　负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;

　　参与公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;

　　负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;

　　配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;

　　任职要求：

　　大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;

　　两年以上数据建模经验;

　　数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟悉HBase、MongoDB等非结构化数据库;

　　熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。

　　熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。

数据挖掘工程师岗位职责3

　　职责：

　　1.从事精准医疗领域的`大数据管理分析、BI数据挖掘;

　　2.熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的脚本分析，以图形界面的方式呈现;

　　3.熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;

　　4.与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。

　　任职要求：

　　1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;

　　2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;

　　3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;

　　4、熟悉R、Python等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;

　　5、熟悉主流数据库Oracle、MySQL对NoSql有一定了解及应用经验;

　　6、有团队精神，能够承担责任和压力。

数据挖掘工程师岗位职责4

　　职责：

　　1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求，通过大数据挖掘技术研究客户本质属性，进行针对性数据分析；

　　2、深入理解内部与外部各种数据的数据结构，应用先进的'统计建模、数据挖掘、机器学习方法，进行清洗、分析、建模，完成数据的产品转化设计，并不断完善和优化模型；

　　3、通过数据分析手段，描述业务特征，结合市场行业状况，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议，以推动业务发展。

　　岗位要求：

　　1、本科学历及以上

　　2、本科学历需3—4年工作经验，硕士及以上可放宽至2年

　　3、统计学、计量经济学、数学专业优先，

　　4、熟悉2种以上分析开发工具：Python、R、SAS等，熟悉两种及以上数据库：hiveoraclemysql等，熟悉SQL语句；

　　5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳；

　　6、具有良好的沟通和快速学习能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型。

数据挖掘工程师岗位职责5

　　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

数据挖掘工程师岗位职责6

　　工作职责：

　　1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深入挖掘和分析海量商业数据

　　2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等

　　3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为，建设用户画像

　　4、从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的`理论和方法解决实际问题

　　任职要求

　　—计算机、数学，统计学或人工智能等相关专业硕士以上学历，5—10年以上或相关工作经历

　　—精通1—2种编程语言（Python或Java），熟练掌握常用数据结构和算法，具备比较强的实战开发能力，能带领团队共同进步。

　　—具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究

　　—熟悉数据挖掘相关算法（决策树、SVM、聚类、逻辑回归、贝叶斯）

　　—具有良好的学习能力、时间和流程意识、沟通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生态分布式计算框架

　　—优秀的沟通能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力

　　—有互联网，央企，政务，金融等领域大规模数据挖掘经验者优先

数据挖掘工程师岗位职责7

　　职责：

　　1、负责业务数据建模、数据分析及关键机器学习算法的设计与实现

　　2、编写算法设计各阶段的'相关文档，撰写相关专利；

　　3、负责基于大数据平台的相关算法实现及优化

　　岗位要求：

　　1、本科学历及以上，计算机、医学统计或相关专业

　　2、数学基础扎实，在数据挖掘、机器学习算法研究有较为丰富的知识积累和一定的实际项目经验。

　　3、熟悉大数据存储与分析基础理论和算法，有智能数据挖掘系统开发经验者优先；

　　4、有医疗数据分析经验优先

　　5、乐于接受挑战，学习能力强，勤奋肯干，有责任心

数据挖掘工程师岗位职责8

　　职责：

　　1、负责对海量文本内容进行要素提取，精分类别、关联挖掘等技术的研发工作；

　　2、负责实现文本挖掘技术的产品化，并且结合招标领域开展应用与优化；

　　3、能指导较低职位的`工程师完成工作；

　　4、能与高校科研机构进行协同创新。

　　任职资格：

　　1、模式识别/人工智能/计算机相关专业，本科或以上学历；3年以上工作经验；

　　2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队交流能力；

　　3、精通Java、Python语言，熟悉linux基本开发环境；

　　4、精通NLP相关领域知识，拥有较为丰富的文本处理经验：精准分词、实体抽取、属性抽取、关系抽取、分类聚类、主题挖掘、POI挖掘等；

　　5、具有NLP实战经验，参与过相关项目，有知识图谱/深度学习研发经验者优先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式处理框架者更佳；

　　6、熟悉Git，SVN等通用工具；

　　7、对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣。

数据挖掘工程师岗位职责9

　　职责：

　　1、整合基础业务数据，对基础数据库进行更新维护，参与部门常规报表开发与维护；

　　2、负责数据集市规划，开发及维护；

　　3、处理各业务模块数据需求，为业务运营提供数据分析方面咨询和建议；

　　4、负责搭建并完善业务指标监控体系，为管理层和运营层提供决策支持；

　　5、负责数据分析和应用相关的`业务系统建设，编写对应系统开发需求，并完成系统测试及应用推广。

　　职位要求

　　1、两年以上工作经验，本科以上学历，计算机相关专业优先；

　　2、具有良好统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析工作方法，具有较强的数据分析能力；

　　3、精通SQLPython语言，有银行数据仓库，数据集市开发经验者优先；

　　4、具备较强文字分析和数据处理能力，能独立编写数据分析报告；

　　5、具备开阔的互联网业务思维，对数据敏感，有较好的业务开拓和沟通表达能力。

数据挖掘工程师岗位职责10

　　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。

数据挖掘工程师岗位职责11

　　职责:

　　1、负责海量科技数据(含文本数据)的挖掘工作;

　　2、负责科技数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、报告;

　　3、主持或参与海量科技数据的入库工作，科技数据知识图谱的'构建;

　　4、负责或参与数据挖掘成果论文、专利、标准的撰写;

　　5、负责或参与制定数据加工清洗的方案，并形成操作手册;

　　6、为指定的课题提出解决方案，并主持或参与方案实施;

　　7、完成安排的各项工作，与其他部门合作。

　　岗位要求：

　　1、数学、统计、金融、科技管理、计算机等相关专业，博士学历优先;

　　2、具有2年及以上海量数据挖掘经验，有文本挖掘、非结构化文本处理经验者优先;

　　3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等编程语言，熟练掌握Linux各项操作指令;

　　4、熟练掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一项或几项，有MPI经验者尚佳;

　　5、掌握机器学习的基本算法框架，有自然语言处理和丰富的特征工程(特征选择/特征抽取)经验者优先;

　　6、掌握关系型数据库的基本操作，有图形数据库、其他非关系型数据库经验者尚佳;

　　7、在医疗信息化从事产品开发工作者优先，有顶会paper或人工智能领域国际比赛中获奖者优先;

　　8、有比较强的组织协调能力，可同时处理好多个任务，具备一定的管理能力;

　　9、性格开朗，具有团队精神;较强的沟通能力，能与相关业务和开发人员讨论并快速理解需求。

数据挖掘工程师岗位职责12

　　职责：

　　1、负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的需求分析、建模、实验模拟；

　　2、负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。

　　3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究，业务建模。包括业务模型、数据模型的生成和应用，关键算法的`研究和开发。

　　任职要求：

　　1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础；

　　2、有较强的数据分析能力，逻辑思考、问题定位解决能力；

　　3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。

　　4、较强的数据处理和分析能力。

数据挖掘工程师岗位职责13

　　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;

　　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。

数据挖掘工程师岗位职责14

　　职责：

　　1、负责内容的处理，包括关键词提取、主题分析、类目预测、质量打分等；

　　2、负责海量用户行为的分析研究，挖掘优化用户画像，包括人口属性和用户兴趣等；

　　3、负责推荐引擎算法的开发，包括各类推荐算法的实现、特征和参数调优、用户体验优化等；

　　4、负责数据营销平台策略的开发，包括用户洞察、行业指数趋势预测、各类精准定向算法的实现和优化等；

　　5、负责人工智能技术的研究，包括机器学习、知识推理、文本语义理解、计算机视觉等技术；

　　6、通过海量数据对用户广告的行为进行深入分析与洞察，提炼和发现业务规律，指导推荐模型特征构建，定位产品相关的数据问题及分析优化；

　　7、结合广告投放场景和用户画像进行分析、归纳统计指标建设，协助模型快速定位问题。

　　招聘要求及条件：

　　1、具备数据挖掘、NLP、机器学习、最优化等算法原理知识背景；

　　2、具备推荐系统、精准营销、信息检索等方面的工作经验优先；

　　3、具备大规模分布式计算平台的使用和并行算法的`开发经验，对大数据处理及应用有浓厚兴趣；

　　4、具有机器学习、数据挖掘、算法优化的基础并具有浓厚兴趣；

　　5、熟悉统计原理及检验方法、熟悉数据分析方法；

　　6、熟悉分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景；

　　7、熟悉Java、Python等，能独立完成相关的数据分析及分析报告相关工作。

数据挖掘工程师岗位职责15

　　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。