数据挖掘工程师岗位职责

时间:2023-03-20 08:48:27 岗位职责 我要投稿

数据挖掘工程师岗位职责(合集15篇)

  在我们平凡的日常里,很多情况下我们都会接触到岗位职责,制定岗位职责可以有效规范操作行为。那么什么样的岗位职责才是有效的呢?以下是小编为大家整理的数据挖掘工程师岗位职责,希望对大家有所帮助。

数据挖掘工程师岗位职责(合集15篇)

数据挖掘工程师岗位职责1

  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2

  职责:

  1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

  2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景),利用数据分析结论提升客户业务能力。例如:文本挖掘,潜在客户挖掘,用户画像,个性化推荐,用能预测等;

  3、进行大数据场景下的'数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习,包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

  4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型,针对不同的应用场景,负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

  5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果,抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

  岗位要求:

  1、本科以上学历,扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

  2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等),有实际建模经验,掌握深度学习算法优先;

  3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础,精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;

  4、熟悉Map-Reduce模型,对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

数据挖掘工程师岗位职责3

  1、MySQL数据库规划、设计、监控维护、升级、备份、镜像、容灾;

  2、数据库服务器的安装部署、性能优化、可靠性、容灾方案制定等;

  3、对数据库性能分析与调优,排错,保证数据安全;

  4、负责对开发工程师的SQL语句进行优化;

  5、配合研发制定数据库技术方案,分库分表策略,现有表结构优化,数据迁移方案;

  6、负责Mysql自动化相关事宜;

数据挖掘工程师岗位职责4

  1、参与部门项目的售前工作,参与现场交流,深入挖掘用户需求,编写投标方案,参与投标;

  2、完成所负责项目的需求规格说明书的`编写,并向项目组开发人员和测试人员讲解需求,如需求发生变化及时调整需求。

  3、完成所负责项目的概要设计,并解决项目进展过程中的需求与设计问题;

  4、可承担部分项目经理的职责,组织相关资源对项目工作进行计划/控制/调整;

数据挖掘工程师岗位职责5

  1、整合公司各大系统的会员、订单等数据资料;

  2、按原型开发数据产品模块、外部数据挖掘;

  3、为公司业务需求,快速输出定制化报表;

  4、参与大数据平台设计和实施,负责基于Hadoop生态的大数据平台相关的应用开发;

  5、进行大数据相关新技术的'研究和落地。

数据挖掘工程师岗位职责6

  1、针对海量用户行为数据进行挖掘和建模,深入挖掘数据的.业务价值。研究机器学习或统计学习领域的前沿技术,并能活学活用到项目中。

  2、基于对汽车广告投放业务及用户的理解,参与精准营销、个性化推荐等模型建设和领域研究,提升转化率等业务指标。

  3、根据业务需要采集相关数据,对原始数据进行ETL和归类整理,并实现流程自动化。

  4、其他大数据处理及项目开发工作等。

数据挖掘工程师岗位职责7

  1、熟悉掌握业务系统功能,灵活制定不同业务的推广策略,通过活动运营、内容运营等方式策划并落地项目推广方案,拓展系统用户量及影响力。

  2、熟悉公文写作,配合完成工作汇报材料的撰写及分析报告。

  3、与企业及海关关系的.协调和维护,强化合作关系,维护好项目参与方的关系。

  4、面向进出口企业开展调研,主动挖掘系统需求,进行需求分析,形成调研报告或业务需求报告。

  5、项目管理相关工作,包括组织业务需求论证、项目立项、进度管理等根据项目管理规范开展相关工作。

  6、完成领导交办的其他工作事项。

数据挖掘工程师岗位职责8

  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。

数据挖掘工程师岗位职责9

  1.负责数据分析,数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发;

  2.负责公司产品各阶段数据的整理、分析、挖掘及提交数据报告,重点对车辆行为数据进行分析和挖掘,利用数据分析结论推动业务产品的.优化;

  3.对海量业务数据进行整合、分析挖掘,挖掘产品以及用户潜在信息,为营销、运营及决策提供业务分析及数据支持。

数据挖掘工程师岗位职责10

  1.针对用户行为预测业务,负责用户画像、订单特征体系建设,包括离线数据产出以及服务化;

  2.针对用户端上行为产出的实时数据流,挖掘实时特征并服务化;

  3.针对客服场景,挖掘实时用户行为异常以及进线异常;

  4.针对智能客服场景用户标签挖掘,人群挖掘等工作,支持智能运营方向的`业务;

  5.负责开发并维护智能客服业务的特征服务系统。

数据挖掘工程师岗位职责11

  1.负责企业级数据仓库设计、规划、建设、实施、管理,数据仓库架构设计与数据开发,创建数据仓库、数据集市

  2.熟悉数据仓库领域知识,从架构和技术层面参与建设数据仓库,包括元数据管理、数据质量、主数据管理、性能优化和调优。

  3.负责数据仓库平台相关数据管理工作,如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地

  4.配合和协助数据分析/数据挖掘形成底层/中间层的业务逻辑切片

数据挖掘工程师岗位职责12

  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13

  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14

  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15

  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。

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