数据挖掘工程师岗位职责15篇

　　现如今，需要使用岗位职责的场合越来越多，明确岗位职责能让员工知晓和掌握岗位职责，能够最大化的进行劳动用工管理，科学的进行人力配置，做到人尽其才、人岗匹配。我们该怎么制定岗位职责呢？以下是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

数据挖掘工程师岗位职责15篇

数据挖掘工程师岗位职责1

　　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2

　　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3

　　职责：

　　对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层；

　　根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求；

　　能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案；

　　探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。

　　任职资格：

　　本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先；

　　精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用R、Python中的.一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先；

　　对大数据技术有深入了解，能够使用Hadoop、spark等相关技术；

　　勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感；

　　医疗、生物背景人员优先。

数据挖掘工程师岗位职责4

　　职责：

　　1、根据项目经理或高级数据挖掘工程师要求独立完成项目的数据搜集和数据处理；

　　2、能够快速根据项目需要学习并理解行业知识，并能在项目经理或高级数据挖掘工程指导下完成部分数据分析工作；

　　3、能够使用SAS，SPSS，或R，Python等开源平台根据用户需求定制开发相应的'算法；

　　4、理解数据挖掘模型及预测分析结果，撰写相关分析报告；

　　5、了解数据仓库及商务智能背景，熟练掌握一类数据展现分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任职要求

　　1、信息化管理、数学或统计学专业背景本科以上学历；

　　2、具有一定的统计学、数据挖掘知识基础，有数据仓库/商业智能项目经验尤佳；

　　3、精通数据挖掘方法论，熟悉数据挖掘项目过程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS统计分析或数据挖掘工具至少一种；或具备Python，R等使用开源平台开发算法的经验；

　　5、有很强的事业心、责任感，良好敬业精神、团队精神与人际沟通能力。

数据挖掘工程师岗位职责5

　　职责

　　1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的发展;

　　2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;

　　3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的发展及产品的设计进行海量数据支持;

　　4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。

　　任职要求：

　　1、热爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深入的认识;

　　2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有一定工作经验，;

　　3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论知识和经验;

　　4、熟悉Linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;

　　5、熟悉常用的数据分析工具，有基于Hadoop的.云计算平台，HBase及类似的NoSQL存储,MySQL,和BI系统等实践经验;

　　6、熟悉互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解,对业务变化有敏锐的洞察力;

　　7、有较强的对业务理解与分析能力，了解业务规划与策划能力以及相应经验;

　　8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;

　　9、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，能够承受较大工作压力;

　　10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。

数据挖掘工程师岗位职责6

　　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7

　　职责：

　　1、参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作；

　　2、根据分析、诊断结果，建立分析模型并优化，为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持；

　　3、利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模；

　　4、有相关工作经验1年以上。

　　任职要求：

　　1、硕士以上学历，有较强的数学功底和扎实的统计学、数据挖掘功底；

　　2、掌握SQL语句，熟悉Oracle，具备数据处理能力；

　　3、精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法，具备一定的基础可自编挖掘算法；

　　4、有较强的'市场敏感度，分析能力强；

　　5、具备良好的职业素质与敬业精神，注重团队合作，擅长沟通表达；

　　6、 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验（奢侈品行业优先）；有数据挖掘项目实施经验者优先，有营销知识，理念和实践者优先。

数据挖掘工程师岗位职责8

　　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9

　　1、参与或负责公司的大数据平台的建设；

　　2、负责项目的'需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等；

　　3、负责项目中数据准备、模型建立、模型跟踪、模型优化、模型维护、部署和评估；等闭环流程，为营销、运营及决策提供分析支撑及技术支持；

　　4、使用统计学分析方法、挖掘算法，构建有效且通用的数据分析模型，支持现有业务并适应业务的不断拓展。

数据挖掘工程师岗位职责10

　　1.结合公司运营业务场景，定义数据分析及挖掘问题;

　　2.使用统计学分析方法、挖掘算法，构建有效且通用的数据分析模型，支持现有业务并适应业务的不断拓展;

　　3.挖掘数据建模应用于公司业务相关场景：推荐、风险控制、用户挖掘等。

数据挖掘工程师岗位职责11

　　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12

　　1、负责土地利用总体规划、建设项目用地预审及报批等规划项目的开展和编制;

　　2、负责土地利用总体规划修改(有条件建设区使用、占用多划基本农田、城乡建设用地规模边界调整)等规划项目的`开展和编制;

　　3、负责高标准基本农田、上图入库、城乡建设用地增减挂钩、土地整治规划、土地整理复垦开发、永久基本农田划定、土地节约集约利用评价等规划项目的开展和编制。

　　4、负责规划类的其他项目的开展和编制。

数据挖掘工程师岗位职责13

　　1、海量大数据分析、数据挖掘，负责分析和评估数据质量，提升数据治理的水平并指导数据采集

　　2、负责数据分析、加工、清理、预处理等数据质量分析工作

　　3、能够熟练使用Python编程，掌握numpy、pandas、matplotlib等常用分析工具包

　　4、能针对特定的业务场景，从数据中建模，解决问题

　　5、善于撰写文档，善于积累和输出者优先

数据挖掘工程师岗位职责14

　　职责：

　　1、负责对海量文本内容进行要素提取，精分类别、关联挖掘等技术的.研发工作；

　　2、负责实现文本挖掘技术的产品化，并且结合招标领域开展应用与优化；

　　3、能指导较低职位的工程师完成工作；

　　4、能与高校科研机构进行协同创新。

　　任职资格：

　　1、模式识别/人工智能/计算机相关专业，本科或以上学历；3年以上工作经验；

　　2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队交流能力；

　　3、精通Java、Python语言，熟悉linux基本开发环境；

　　4、精通NLP相关领域知识，拥有较为丰富的文本处理经验：精准分词、实体抽取、属性抽取、关系抽取、分类聚类、主题挖掘、POI挖掘等；

　　5、具有NLP实战经验，参与过相关项目，有知识图谱/深度学习研发经验者优先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式处理框架者更佳；

　　6、熟悉Git，SVN等通用工具；

　　7、对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣。

数据挖掘工程师岗位职责15

　　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。

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