数据挖掘工程师岗位职责(15篇)

　　在社会发展不断提速的今天，各种岗位职责频频出现，一份完整的岗位职责应该包括部门名称、直接上级、下属部门、管理权限、管理职能、主要职责等。那么制定岗位职责真的很难吗？下面是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责，仅供参考，大家一起来看看吧。

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

　　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2

　　1、针对具体的业务场景需求、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，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;

　　3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;

　　4、完成领导安排的其他工作。

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、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5

　　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6

　　职责：

　　业务数据的收集整理和分析;

　　负责公安、交通领域的业务建模和算法设计;

　　分析项目数据需求，完成系统中数据分析模块的`设计、实现和测试;

　　设计、构建和优化基于大数据的存储平台架构，编写相关技术文档;

　　设计并实现基于开源项目(Cobar，Spark等)的海量数据集成与处理平台;

　　为其他部门提供数据分析支撑。

　　任职资格：

　　计算机相关专业;

　　熟悉数据挖掘算法，对分类、聚类、时序、图等算法有很深了解;

　　熟练掌握Hadoop、Spark生态系统组件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等)，有相关大数据架构,开发成功案例;

　　熟练的使用、开发ETL工具经验，有数据库建模ER建模经验优先;

　　有海量数据BI或数据挖掘项目实施和管理经验，对数据挖掘理论方法有一定了解者优先;

　　熟悉的BashShell和Python等脚本编程能力;

　　强烈的责任心和工作热情，良好的团队合作精神。

数据挖掘工程师岗位职责7

　　职责：

　　1.依据项目需求建构数据萃取与转换流程

　　2.挖掘数据特征，进行数据和特征融合

　　3.搭建数学模型，并对模型进行检验评估

　　职位要求：

　　1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的'硕士或以上学历;

　　2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验，熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;

　　3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;

　　4、突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力，有良好的团队合作意识;

　　5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先

数据挖掘工程师岗位职责8

　　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9

　　1、基于大数据平台的海量数据，负责业务相关的`数据挖掘研发，及定向相关技术研发;

　　2、负责大数据可视化研究及平台构建及优化工作;

　　3、负责数据挖掘分析体系的建设，并建立和规范数据挖掘模型标准;

　　4、协助项目团队做好数据和应用的对接，完成项目的执行及交付;

　　5、配合架构师进行技术攻关和核心挖掘算法改善。

数据挖掘工程师岗位职责10

　　1、完成除尘器设计、技术开发、技术创新和市场技术支持工作，组织标准化文件的'编制;

　　2、负责电、袋、电袋除尘器初步设计和图纸绘制，设计文件的编制工作;

　　3、协助工程人员解决现场技术问题，并在二次设计中不断修正和改进;

　　4、与业主的技术交流与技术谈判。

　　5、完成领导交办的其他任务。

数据挖掘工程师岗位职责11

　　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12

　　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13

　　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14

　　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15

　　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。

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