在社會一步步向前發展的今天，各種崗位職責頻頻出現，制定崗位職責可以有效地防止因職務重疊而發生的工作扯皮現象。到底應如何制定崗位職責呢？以下是小編整理的數據挖掘工程師崗位職責，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　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2

　　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

　　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5

　　職責：

　　1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。

　　2.負責規劃數據挖掘的整體流程，并參與用戶產品和數據產品的決策。

　　3.與業務部門密切配合，尋求數據層面的業務價值，利用數據分析結論推動產品優化。

　　4.帶領團隊對于產品數據進行分析，指導工程師完成數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發。

　　5.技術團隊的管理，制定開發規范，撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。

　　任職要求：

　　1.計算機、數學、統計等相關專業本科以及以上學歷;兩年及以上工作經驗。

　　2.具備良好的數據結構和算法基礎。

　　3.熟練掌握數據挖掘算法模塊關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析里的經典算法。

　　4.熟悉深度學習里的`經典神經網絡，包括并不限于MLP/CNN/RNN。

　　5.熟悉Python, Java等常用編程語言。

　　6.熟悉分布式數據處理系統的開發，Hadoop/Spark/Hive等。

　　7.全面了解機器學習應用于實際問題的完整流程，有相關實際項目經驗。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　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7

　　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8

　　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9

　　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10

　　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12

　　職責：

　　1、對海量業務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發現潛在規律，建立機器學習算法并優化;

　　2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;

　　3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。

　　任職要求：

　　1、大學本科及以上學歷;

　　2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;

　　3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;

　　4、對統計學和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;

　　5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經驗;

　　6、有用戶行為分析、用戶建模、業務建模、數學建模經驗優先;

　　7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的`能力，對數據敏感，良好的溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責13

　　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14

　　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15

　　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。

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