数据挖掘工程师岗位职责(精选15篇)
在日常生活和工作中，大家逐渐认识到岗位职责的重要性，岗位职责主要强调的是在工作范围内所应尽的责任。制定岗位职责需要注意哪些问题呢？下面是小编帮大家整理的数据挖掘工程师岗位职责，欢迎大家分享。
数据挖掘工程师岗位职责1
职责：
1、运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。
2、大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。
3、根据数据产品的'设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。
任职资格：
1、熟悉AI相关知识，了解常见的公开算法的原理和实现方法。
2、熟练使用数据分析、挖掘方法；熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。
3、有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。
4、对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R语言的经验优先考虑。
5、全日制本科及以上学历，计算机相关专业。
数据挖掘工程师岗位职责2
职责：
1、负责业务数据建模、数据分析及关键机器学习算法的'设计与实现
2、编写算法设计各阶段的相关文档，撰写相关专利；
3、负责基于大数据平台的相关算法实现及优化
岗位要求：
1、本科学历及以上，计算机、医学统计或相关专业
2、数学基础扎实，在数据挖掘、机器学习算法研究有较为丰富的知识积累和一定的实际项目经验。
3、熟悉大数据存储与分析基础理论和算法，有智能数据挖掘系统开发经验者优先；
4、有医疗数据分析经验优先
5、乐于接受挑战，学习能力强，勤奋肯干，有责任心
数据挖掘工程师岗位职责3
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。
数据挖掘工程师岗位职责4
岗位职责：
负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植
负责算法计算性能优化，并推动其上线应用
基于大规模用户数据，以效果为目标，建立并优化系统的基础算法和策略
应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术发展，并将其应用于产品中；
跟踪新技术发展，并将其应用于产品中
协助其它技术人员解决业务及技术问题
任职资格：
熟练使用Java、python、scala语言（至少一门），熟悉面向对象思想和设计模式
具备一年以上机器学习理论、算法的研究和实践经验
擅长大规模分布式系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化
熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架
具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等）
熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的`实际工作经验
对数据结构和算法设计有深刻的理解
具有良好的分析问题和解决问题的能力，有一定数学功底，能针对实际问题进行数学建模
良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律
优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情
良好的团队合作精神，较强的沟通能力
数据挖掘工程师岗位职责5
职责：
1.从事精准医疗领域的.大数据管理分析、BI数据挖掘;
2.熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的脚本分析，以图形界面的方式呈现;
3.熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;
4.与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。
任职要求：
1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;
2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;
3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;
4、熟悉R、Python等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;
5、熟悉主流数据库Oracle、MySQL对NoSql有一定了解及应用经验;
6、有团队精神，能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师岗位职责6
职责：
1.负责大数据项目需求调研及分析、模型设计工作。
2.负责规划数据挖掘的整体流程，并参与用户产品和数据产品的决策。
3.与业务部门密切配合，寻求数据层面的业务价值，利用数据分析结论推动产品优化。
4.带领团队对于产品数据进行分析，指导工程师完成数据挖掘相关的算法、应用的`设计与开发。
5.技术团队的管理，制定开发规范，撰写相关技术文档指导和培训工程师。
任职要求：
1.计算机、数学、统计等相关专业本科以及以上学历;两年及以上工作经验。
2.具备良好的数据结构和算法基础。
3.熟练掌握数据挖掘算法模块关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析里的经典算法。
4.熟悉深度学习里的经典神经网络，包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用编程语言。
6.熟悉分布式数据处理系统的开发，Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解机器学习应用于实际问题的完整流程，有相关实际项目经验。
数据挖掘工程师岗位职责7
职责：
1、对通信和金融业务数据进行分析和挖掘，满足研发和运营等部门的业务需求和决策需求;
2、能根据业务特点选择最合适的`数据挖掘算法，并做调优;
3、支持数据分析、挖掘算法平台的部署和日常运营;
4、撰写分析类报告。
任职资格：
1、大学本科或本科以上统计学、数学或其他相关专业，对数据结构熟悉;
2、熟练使用python进行数据分析、处理、可视化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模块。熟练使用sql,最好用过hive-sql或spark-sql;
3、对hadoop/spark有一定了解。能够简单使用hadoop系列命令;
4、对线性回归，决策森林，xgboost，评分卡等数据挖掘相关算法有一定了解;
5、做过web接口调试，熟悉json者优先;
6、熟练掌握PPT和EXCEL制作;
7、具备良好的学习、沟通与表达能力，具有较强的团队合作精神，对工作富有热情，能承受工作压力;
8、有运营商或金融类相关数据经验工作优先考虑;
9、能适应中长期现场出差。
数据挖掘工程师岗位职责8
职责：
1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，解决工厂业务需求，驱动业务数字化；
2、利用数据处理和挖掘相关知识实现工厂KPI要求，包括生产线IDC降低，预测性维护等数据挖掘的多方面应用场景实现；
3、负责数据挖掘项目管理，进度把控，同时针对工厂各方面需求推广数据挖掘和机器学习的主流应用算法和工具，并制定相关的规范和标准；
4、针对数据挖掘涉及的数据库和业务相关硬件网络架构的'搭建和日常运维支持；
岗位要求：
1、本科或以上学历，数学、计算机或者信息工程等相关专业。
2、有工业领域或AI领域数据分析处理或者相关行业一年及以上工作经验。
3、熟悉运用各种常用算法和数据结构，有聚类、分类、回归等数据挖掘工作经验优先考虑；
3、熟悉Linux平台上的编程环境，至少掌握R/Python/C#一门编程语言，有项目应用优先考虑
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一种数据库，有项目实践者优先考虑
5、熟悉Hadoop架构、网络通信和数据平台架构设计知识者优先考虑
数据挖掘工程师岗位职责9
职责：
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。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言，具有良好的编码习惯;
2.计算机、数学相关专业本科以上学历;
3.2年以上数据挖掘及其相关经验，对常用的数据挖掘算法有较深入了解，有实际算法调优经验 ;
4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理，具备实际的`建模经验，熟悉常用机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等，并具备相关应用经验;
5.熟悉hadoop生态，具有spark/flink等实际开发经验;
6.极强的数据敏感度，能从海量数据中挖掘出数据核心价值，相关;
7.熟悉分布式存储，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等图数据库优先 ;
8.富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战，良好的沟通技巧和团队合作，抗压性强，能适应加班。
数据挖掘工程师岗位职责10
职责：
(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;
(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;
(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。
(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。
任职要求：
(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;
(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的'工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。
(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;
(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。
数据挖掘工程师岗位职责11
职责：
1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作;
2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到实际业务系统中，并通过可视化工具进行分析成果展示;
3、基于用户数据，研究用户行为，构建用户画像。
任职要求：
1、应用数学、计算机、信息处理等相关专业本科及以上学历;
2、3年以上大数据开发经验;
3、熟悉hadoop的大数据生态，精通SQL语法【有较好的SQL性能调优能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL脚本编写;
4、具有从数据查询，聚合，分析到可视化的整套实践经验;
5、熟练使用java或者python、基础扎实、能编写Hive环境下或者Spark sql环境下的UDF;
6、具备良好的表达和沟通能力、学习能力，具备极强的'团队合作精神，能够承受一定的工作压力。
数据挖掘工程师岗位职责12
1、负责主线桥梁、各种城市立交等常规跨径桥梁设计；
2、桥梁结构整体和局部分析计算，完成计算分析报告；
3、制订和实施项目技术方案，解决桥梁工程施工中的技术问题，提供相关技术咨询意见；
4、熟练运用桥梁博士、Midas、Ansys及CAD及相关软件，有编程基础者优先；
5、短期出差，与委托方或承包方进行技术交流；
6、完成公司领导交办的其他工作。
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、负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的需求分析、建模、实验模拟；
2、负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。
3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究，业务建模。包括业务模型、数据模型的`生成和应用，关键算法的研究和开发。
任职要求：
1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础；
2、有较强的数据分析能力，逻辑思考、问题定位解决能力；
3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。
4、较强的数据处理和分析能力。
数据挖掘工程师岗位职责15
职责：
深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;
负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的.海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;
负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;
参与公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;
负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;
配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;
任职要求：
大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;
两年以上数据建模经验;
数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟悉HBase、MongoDB等非结构化数据库;
熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;
熟悉R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。
熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。
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