- 相關推薦
隨著社會不斷地進步，需要使用崗位職責的場合越來越多，一份完整的崗位職責應該包括部門名稱、直接上級、下屬部門、管理權限、管理職能、主要職責等。那么你真正懂得怎么制定崗位職責嗎？下面是小編整理的數據挖掘工程師崗位職責，希望對大家有所幫助。
數據挖掘工程師崗位職責1
職責:
1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;
2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;
3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;
4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;
5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;
6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;
7、完成安排的各項工作，與其他部門合作。
崗位要求：
1、數學、統計、金融、科技管理、計算機等相關專業，博士學歷優先;
2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語言，熟練掌握Linux各項操作指令;
4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經驗者尚佳;
5、掌握機器學習的'基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優先;
6、掌握關系型數據庫的基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;
7、在醫療信息化從事產品開發工作者優先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優先;
8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;
9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業務和開發人員討論并快速理解需求。
數據挖掘工程師崗位職責2
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3
職責：
1.依據項目需求建構數據萃取與轉換流程
2.挖掘數據特征，進行數據和特征融合
3.搭建數學模型，并對模型進行檢驗評估
職位要求：
1、計算機、數學、統計、人工智能等相關專業的碩士或以上學歷;
2、二年以上數據挖掘、機器學習相關工作經驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數據分析工具者優先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習算法;
4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅動，并且具備較強的學習能力、創新應用能力及溝通協調能力，有良好的'團隊合作意識;
5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優先
數據挖掘工程師崗位職責4
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5
職責：
1、負責業務數據建模、數據分析及關鍵機器學習算法的設計與實現
2、編寫算法設計各階段的相關文檔，撰寫相關專利；
3、負責基于大數據平臺的相關算法實現及優化
崗位要求：
1、本科學歷及以上，計算機、醫學統計或相關專業
2、數學基礎扎實，在數據挖掘、機器學習算法研究有較為豐富的.知識積累和一定的實際項目經驗。
3、熟悉大數據存儲與分析基礎理論和算法，有智能數據挖掘系統開發經驗者優先；
4、有醫療數據分析經驗優先
5、樂于接受挑戰，學習能力強，勤奮肯干，有責任心
數據挖掘工程師崗位職責6
崗位職責：
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7
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8
職責：
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。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的編碼習慣;
2.計算機、數學相關專業本科以上學歷;
年以上數據挖掘及其相關經驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實際算法調優經驗 ;
4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規則/圖模型)等算法原理，具備實際的建模經驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經驗;
5.熟悉hadoop生態，具有spark/flink等實際開發經驗;
6.極強的.數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價值，相關;
7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優先 ;
8.富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。
數據挖掘工程師崗位職責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10
職責：
1.從事精準醫療領域的大數據管理分析、BI數據挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;
3.熟練使用統計或者機器學習算法，對結構化數據進行統計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;
4.與相關項目開發組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。
任職要求：
1、應用數學，計算機，生物等相關專業碩士以上學歷;
2、有生命科學、基因、醫藥等生物科技行業2年以上工作經驗;
3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的'機器學習算法，了解各種算法的優缺點和局限性;
4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業經驗;
5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經驗;
6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。
數據挖掘工程師崗位職責11
崗位職責：
1.參與金融大數據平臺系統和算法的研發和優化;
2.基于大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;
3.與業務部門溝通合作，將數據模型應用于實際業務。
任職要求：
1.計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;
2.具有良好的商業敏感度和優秀的數據分析技能，能夠開發創新而實際的分析方法以解決復雜的商業問題。
3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。
4.熟悉深度神經網絡和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。
5.在語義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等)有過深入的工作與研究。
6.較強的自學能力.優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。
7.具備良好的`系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;
8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;
9.有互聯網公司.大型金融企業和大型IT企業工作經歷的優先。
數據挖掘工程師崗位職責12
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13
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14
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15
職責：
1、負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等；
2、負責海量用戶行為的分析研究，挖掘優化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等；
3、負責推薦引擎算法的開發，包括各類推薦算法的.實現、特征和參數調優、用戶體驗優化等；
4、負責數據營銷平臺策略的開發，包括用戶洞察、行業指數趨勢預測、各類精準定向算法的實現和優化等；
5、負責人工智能技術的研究，包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術；
6、通過海量數據對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察，提煉和發現業務規律，指導推薦模型特征構建，定位產品相關的數據問題及分析優化；
7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統計指標建設，協助模型快速定位問題。
招聘要求及條件：
1、具備數據挖掘、NLP、機器學習、最優化等算法原理知識背景；
2、具備推薦系統、精準營銷、信息檢索等方面的工作經驗優先；
3、具備大規模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發經驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣；
4、具有機器學習、數據挖掘、算法優化的基礎并具有濃厚興趣；
5、熟悉統計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法；
6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景；
7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作。
【數據挖掘工程師崗位職責】相關文章：
數據挖掘工程師崗位職責06-18
數據挖掘工程師的崗位職責02-23
數據挖掘工程師工作的崗位職責03-15
數據挖掘工程師崗位職責(22篇)01-13
數據挖掘工程師的崗位職責15篇02-23
數據挖掘工程師崗位職責（精選23篇）03-23
數據挖掘崗位職責11-06
數據挖掘工程師崗位職責(通用15篇)03-20
數據挖掘工程師崗位職責匯編15篇03-20