數據挖掘工程師崗位職責(通用15篇)

　　在不斷進步的時代，人們運用到崗位職責的場合不斷增多，崗位職責可以明確每個人工作職責是什么內容，該承擔什么樣的工作、擔當什么樣的責任、如何更好的去做、什么是不該做的等等。一般崗位職責是怎么制定的呢？下面是小編幫大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　1、基于大數據平臺的海量數據，負責業務相關的'數據挖掘研發，及定向相關技術研發;

　　2、負責大數據可視化研究及平臺構建及優化工作;

　　3、負責數據挖掘分析體系的建設，并建立和規范數據挖掘模型標準;

　　4、協助項目團隊做好數據和應用的對接，完成項目的執行及交付;

　　5、配合架構師進行技術攻關和核心挖掘算法改善。

數據挖掘工程師崗位職責2

　　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3

　　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4

　　職責：

　　1、參與市場營銷分析、策劃、規劃和數據分析工作；

　　2、根據分析、診斷結果，建立分析模型并優化，為運營決策、產品方向、銷售策略等提供數據支持；

　　3、利用專業數據分析、挖掘工具進行數據建模；

　　4、有相關工作經驗1年以上。

　　任職要求：

　　1、碩士以上學歷，有較強的數學功底和扎實的統計學、數據挖掘功底；

　　2、掌握SQL語句，熟悉Oracle，具備數據處理能力；

　　3、精通常用數據挖掘工具軟件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚類分析、方差分析、相關分析、回歸分析、關聯規則、決策樹、隨機模型等常用數據分析方法以及經典的`數據挖掘算法，具備一定的基礎可自編挖掘算法；

　　4、有較強的市場敏感度，分析能力強；

　　5、具備良好的職業素質與敬業精神，注重團隊合作，擅長溝通表達；

　　6、 1年或者以上零售或服裝行業客戶關系管理從業經驗（奢侈品行業優先）；有數據挖掘項目實施經驗者優先，有營銷知識，理念和實踐者優先。

數據挖掘工程師崗位職責5

　　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6

　　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7

　　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8

　　職責：

　　1、利用數據挖掘、機器學習相關算法，解決業務需求，提高產品的.用戶體驗；

　　2、對海量的業務數據、用戶數據進行挖掘分析，發現數據和業務背后的規律；

　　3、針對業務流程進行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化、

　　崗位要求：

　　1、熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優；

　　2、熟悉Linux環境開發，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語言中一種或一種以上；

　　3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數據平臺的相關開發；

　　4、有深度學習實踐經驗者優先，有sparkmlib經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位職責9

　　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10

　　1、負責生產環境Mysql數據庫系統高可用、高性能架構方案，分庫分表策略，數據庫擴展方案;

　　2、排查數據庫故障，分析和解決疑難問題，提出預防方案;

　　3、制定數據庫監控策略、備份策略、容災策略，探查系統潛在的問題和可能的性能瓶頸并進行優化;

　　4、對開發工程師的.SQL語句進行審核及SQL優化;

　　5、負責redis、memcache等非關系數據庫的管理和擴展，能夠根據業務需求完成系統設計、架構設計工作;

　　6、參與前瞻性新技術研究，解決數據庫相關疑難問題。

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

　　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、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15

　　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。

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