在生活中，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，制定崗位職責有利于提高工作效率和工作質量。到底應如何制定崗位職責呢？以下是小編幫大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇1

　　1、從事國土規劃類項目的前期調研、數據處理與分析、文本編寫、圖件與數據庫的制作;

　　2、從事土地開發整理項目的.前期踏勘、文本編寫、圖件制作及預算編制;

　　3、能制定合理的實施計劃，保證項目的有序開展。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇2

　　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 篇3

　　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 篇4

　　1、從事國土規劃類項目的'前期調研、數據處理與分析、文本編寫、圖件與數據庫的制作;

　　2、從事土地開發整理項目的前期踏勘、文本編寫、圖件制作及預算編制;

　　3、能制定合理的實施計劃，保證項目的有序開展。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇5

　　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 篇6

　　職責：

　　1、負責數據庫業務程序開發(包括腳本、函數、存儲過程等)，編寫數據庫設計文檔，進行SQL代碼規范審核;

　　2、負責數據庫庫表模型設計，數據庫架構搭建和優化策略，和開發人員SQL代碼開發技能提升;

　　3、協助進行數據提取和數據分析，負責BI系統后端ETL數據抽取;

　　4、利用相關建模軟件(數據分析軟件)進行數據建模工作。

　　任職要求：

　　1、有電商行業工作經驗，熟悉電商業務優先;

　　2、工作經驗2-5年;

　　3、本科及以上學歷，計算機相關專業;

　　4、熟悉Oracle，mysql等主流數據庫，精通SQL各種查詢匯聚，具有BI/數據倉庫經驗者優先;

　　5、善于與人溝通，為人正直、誠信，有較強的事業心，對工作認真負責。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇7

　　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 篇8

　　1.協助銷售部門達成年度營收目標;

　　2.負責產品的售前技術支持，包括產品和方案的宣講、項目消息獲取與跟蹤;

　　3.參與并協助銷售人員做項目分析，與客戶進行有效溝通，推動項目的.進行;

　　4.負責客戶洗去分析、引導，根據客戶的業務需求設計并編制項目個性化解決方案;

　　5.協助銷售完成項目招投標工作，根據招標要求，編制標書;

　　6.對行業、市場、用戶需求、競爭對手等方面定期提出分析報告;

　　7.為公司的市場方向、產品研發等提供建議;

　　8.領導安排的臨時任務。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇9

　　職責：

　　(1)分析需求，完成相關數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

　　(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

　　(3)對數據進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支持;

　　(4)與業務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業務相關的算法。

　　(5)參與項目成果匯編，對相關結果進行解讀和匯報。

　　任職要求：

　　(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟件專業優先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的'工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。

　　(3)熟悉數據分析過程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務;

　　(4)一定的數據挖掘/機器學習理論和技術基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇10

　　職責：

　　對業務數據進行采集、清洗、整理、標簽、分層；

　　根據業務需求，應用統計學、數據挖掘等建立精準數據模型，滿足業務需求；

　　能從業務和產品角度出發，利用數據來發現產品或業務的瓶頸，提出優化方案；

　　探索業界和學術界前言的`數據挖掘、機器學習理論與實踐。

　　任職資格：

　　本科及以上學歷，數學、統計學、計算機專業優先；

　　精通數據挖掘腳本語言，能靈活運用R、Python中的一種，熟練sklean/numpy/pandas等科學計算相關庫，有統計建模、機器學習或數據挖掘應用的項目經驗優先；

　　對大數據技術有深入了解，能夠使用Hadoop、spark等相關技術；

　　勤奮踏實，樂于學習新事物，有良好團隊合作精神和高度的責任感；

　　醫療、生物背景人員優先。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇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 篇12

　　職責：

　　深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;

　　負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學習算法的'并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;

　　參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;

　　負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;

　　配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;

　　兩年以上數據建模經驗;

　　數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

　　熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數據計算框架者優先。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇13

　　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

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇14

　　崗位職責：

　　負責團隊現有算法的優化，代碼實現以及移植

　　負責算法計算性能優化，并推動其上線應用

　　基于大規模用戶數據，以效果為目標，建立并優化系統的基礎算法和策略

　　應用機器學習等尖端技術，針對海量信息建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中；

　　跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中

　　協助其它技術人員解決業務及技術問題

　　任職資格：

　　熟練使用Java、python、scala語言（至少一門），熟悉面向對象思想和設計模式

　　具備一年以上機器學習理論、算法的研究和實踐經驗

　　擅長大規模分布式系統。海量數據處理。實時分析等方面的算法設計。優化

　　熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架

　　具備分布式相關項目研發經驗（如分布式存儲/分布式計算/高性能并行計算/分布式cache等）

　　熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，并具備多年的實際工作經驗

　　對數據結構和算法設計有深刻的理解

　　具有良好的分析問題和解決問題的能力，有一定數學功底，能針對實際問題進行數學建模

　　良好的邏輯思維能力，和數據敏感度，能能夠從海量數據中發現有價值的'規律

　　優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情

　　良好的團隊合作精神，較強的溝通能力

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇15

　　職責：

　　1.獨立完成ETL需求分析、設計、開發及部署工作

　　2.獨立完成BI分析報表等應用的需求分析、模型設計、數據處理、報表開發等工作;

　　3.配合開發經理完成BI分析報表等項目的過程管理、元數據管理、質量管理;

　　4.完成實時大數據處理系統及批處理系統的架構設計及實現;

　　5、負責BI分析報表等應用的系統部署及運維

　　任職要求：

　　1.計算機相關專業本科及以上學歷，3年以上相關開發經驗;

　　2.精通主流關系型數據庫，精通SQL優化、ETL問題定位，能夠從模型設計層面做ETL優化;

　　3.精通ETL架構的設計，精通BI/DW，精通數據倉庫模型設計;

　　4.熟悉Hadoop、Map/Reduce的`原理，能夠選用合適的工具設計、編寫Hadoop的ETL程序;

　　5.熟悉Shell/Perl/Python等腳本語言;

　　6.熟悉kettle及sqoop;精通元數據管理、數據質量分析和處理設計。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇16

　　職責

　　1負責房地產大數據系統的開發;

　　2負責房地產相關業務算法的設計開發;

　　3進行數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

　　4參與項目的技術攻堅和優化，相關系統的架構設計和評審，以及對問題的跟蹤和解決;

　　5參與系統文檔的`撰寫、維護.

　　工作要求

　　1、應用數學、統計學、運籌學、金融學、計算機應用等本科及以上學歷，具有數據挖掘領域2年以上開發經驗;

　　2、至少掌握Python、Scala、R等語言其中一種，Python優先;

　　3、掌握關系型數據庫Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

　　4、能夠基于開源大數據框架搭建分布式數據挖掘系統，熟悉Hadoop相關組件包括，Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper，熟練運用Storm/Spark/Mahout，有開發經驗者優先;

　　5、熟悉常見的機器學習算法如KNN、決策樹、隨機森林數、邏輯回歸、SVM等算法，熟悉常見深度學習算法CNN、LSTM和神經網絡;

　　6、具有以下經驗者優先：

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇17

　　職責：

　　1.搭建業務數據模型：深入理解業務流程，搭建大數據分析平臺，對業務進行分析、挖掘、建模，參與模型的維護、部署、評估工作，并形成相應的模型標準化報告;建立相關用戶行為模型，用戶分層模型;

　　2.分析用戶數據：通過深度挖掘用戶的'個人數據，行為數據，研究公司相關業務數據，整理和發掘數據價值，實現精準投放，生成數據產品并推動落地;

　　3.分析客戶的基本屬性及行為數據，進行精細化客戶分群、客戶畫像，撰寫深入的客戶分析報告，建立與產品、客群、業務環節相適應的細分模型;

　　4.熟悉電信業務優先。

　　任職要求：

　　1.本科及以上學歷，統計學、數學、計算機及相關專業，3年及以上工作經歷，有大數據平臺、電信行業背景優先;

　　2.至少掌握一種數據分析語言(Java/R/Python/Matlab)進行數據分析工作，

　　3.熟悉各種數據分析算法，具有相應的數理統計、熟悉建模和數據分析相關知識，熟悉SVM數學推導，能獨立實現SVM算法。

　　4.能夠適應高強度、快節奏的工作氛圍，快速熟悉行業特性及業務知識。

　　5.熟練使用包括但不限于下列技術Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等

　　6.良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發現有價值的規律。

　　7.具有良好的溝通能力和團隊合作精神。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇18

　　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 篇19

　　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 篇20

　　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 篇21

　　職責：

　　1、運用數據挖掘、統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析數據，并設計實現相應的算法。

　　2、大規模數據的分類、聚類、關聯等算法的比較研究，并能夠根據公司需要，在短內熟悉特定領域的業務知識。

　　3、根據數據產品的.設計進行數據探索、包括算法選取、領域數據準備、數據預處理、特征抽取，以及模型驗證。

　　任職資格：

　　1、熟悉AI相關知識，了解常見的公開算法的原理和實現方法。

　　2、熟練使用數據分析、挖掘方法；熟悉各項數據挖掘、機器學習相關算法等方面知識。

　　3、有海量數據挖掘和分析經驗，能獨立構建模型，完成數據分析等工作。

　　4、對數據敏感，具有良好的邏輯思維能力、理解業務的能力、溝通能力和表達呈現能力，具備使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R語言的經驗優先考慮。

　　5、全日制本科及以上學歷，計算機相關專業。

　　數據挖掘工程師崗位職責 篇22

　　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 篇23

　　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;

　　要求：

　　1.具有深厚的統計學.數學.人工智能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.掌握基于e或Spark等大數據平臺工具的開發與設計，熟悉Hive，map/reduce開發，掌握至少一種統計分析和數據挖掘軟件;

　　4.具有良好的溝通能力和團隊協作精神，有較強的數據處理和分析能力;

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