数据挖掘工程师岗位职责(精选15篇)

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数据挖掘工程师岗位职责(精选15篇)

　　在生活中，我们可以接触到岗位职责的地方越来越多，岗位职责包括岗位职务范围、实现岗位目标的责任、岗位环境、岗位任职资格及各个岗位之间的相互关系等。什么样的岗位职责才是有效的呢？下面是小编帮大家整理的数据挖掘工程师岗位职责，仅供参考，欢迎大家阅读。

数据挖掘工程师岗位职责(精选15篇)

数据挖掘工程师岗位职责1

　　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2

　　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3

　　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4

　　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5

　　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：

　　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8

　　职责：

　　1、对海量业务数据进行整合、分析、挖掘，并提供相关数据服务；

　　2、研发与设计大数据挖掘算法，搭建数据平台；

　　3、应用数据挖掘工具或者开发新算法，参与项目开发，解决产品需求；

　　4、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和客户需求，进而提供更有价值的产品。

　　岗位要求：

　　1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，统招本科及以上学历；

　　2、一年以上数据挖掘经验，熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件；

　　3、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档撰写能力；

　　4、良好的'逻辑思维能力，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。

数据挖掘工程师岗位职责9

　　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10

　　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11

　　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12

　　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13

　　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14

　　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。

数据挖掘工程师岗位职责15

　　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

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