数据挖掘工程师工作的岗位职责（通用18篇）
在充满活力，日益开放的今天，岗位职责起到的作用越来越大，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。那么相关的岗位职责到底是怎么制定的呢？下面是小编精心整理的数据挖掘工程师工作的岗位职责，欢迎阅读与收藏。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 1
职责：
1.负责生产环境Mysql数据库系统高可用、高性能架构方案，分库分表策略，数据库扩展方案。
2.排查数据库故障，分析和解决疑难问题，提出预防方案;
3.制定数据库监控策略，备份策略，容灾策略;探查系统潜在的问题和可能的性能瓶颈，并进行优化。
4.对开发工程师的`SQL语句进行审核，SQL优化。
5.参与前瞻性新技术研究，解决数据库相关疑难问题。
6.负责redis，memcache等非关系数据库的管理和扩展任职资格:
职位要求：
1.具备5年以上丰富的MySQL实践经验，熟悉Oracle的管理和优化;
2.计算机及相关专业，本科以上学历;
3.具备优秀的数据库架构设计能力，精通MySQL数据库性能优化，精通MySQL引擎，精通MySQL主从调优;
4.精通MySQL、ORACLE数据库的运行机制和体系架构;
5.精通MySQL、ORACLE复制，实时备份、负载均衡等处理技术，精通数据库核心参数设置和调整;
6.精通redis，memcached等非关系数据库管理;
7.需具备IO与系统性能优化的经验;
8.需具备良好的职业道德，工作认真、踏实，责任心强，有团队协作精神;
9.有大型网站数据库高并发量设计经验、熟悉大型数据库的设计、容量/性能管理和调优者优先;
数据挖掘工程师工作的岗位职责 2
职责:
1. 负责公司大数据服务应用平台建设与数据挖掘相关研发工作;
2.参与并积极配合数据产品经理，深挖数据挖掘的价值及场景应用;
3.熟悉各种机器学习算法及其原理，并根据业务场景，选择最合适和高效的算法并实现;
4. 负责数据清洗，商品匹配、供应链经营，用户推荐、经营风控、事件分析等模型开发工作;
5. 负责数据智能类项目，持续优化算法模型，解决实际问题，提升核心目标;
6. 协助大数据工程师进行数据应用的产品化。
任职资格：
1. 数学、统计学、计算机相关专业本科及以上学历，5年以上数据挖掘工作经验;
2. 丰富的特征挖掘经验，至少经历过1个成功实施的机器学习或数据挖掘的完整项目;
3. 熟悉常用的'机器学习、深度学习、时序分析等数据挖掘算法;
4. 熟练运用Spark MLlib、Python/R算法库、MADlib、等主流算法库;
5. 熟练运用Python、R或Scala中的一种计算机语言，熟悉SQL，熟悉使用主流数据库工具，扎实的数据结构和算法功底;
6. 熟悉电商平台B2B、B2C的业务知识;
7. 良好的沟通和团队协作能力，自我驱动，有良好的数据敏感度，对数据有持久的热情和兴趣，乐于分享。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 3
职责：
1、负责数据中心服务器架构的`规划、建设、验收与运维，编制虚拟化和私有云建设方案、设备采购清单和具体实施计划;
2、负责参与相关业务系统的规划部署，分配与业务系统需求匹配的计算、存储、网络资源，并提供相关技术支持;
3、负责制定服务器日常技术维护流程与制度，并推动执行，包括事务处理，系统升级、备份和恢复，日志报告等;
4、负责建立自动化、平台化管理运维平台，分析服务器架构日常运行情况，提供服务器性能分析报告和架构优化方案;
5、负责对服务器环境进行故障响应和问题跟踪，解决系统故障、性能瓶颈等相关问题;了解分布式服务框架、服务网关、消息中间件、数据中间件、公用组件服务等，参与中间件系统的安装、扩容、升级、迁移、拆分、合并等重要项目实施。
任职要求：
1、计算机相关专业统招本科及以上学历，3年以上服务器、存储及灾备系统建设管理经验、通过VMWAREVCP认证;
2、熟悉服务器、存储、备份、SAN网络管理;有存储运维经验者优先;
3、掌握linux运维管理;熟悉AIX、solaris者优先;
4、具有私有云建设、管理维护经验，有应用级别灾备系统项目运维经验优先。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 4
岗位职责
(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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 5
岗位职责
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 6
岗位职责
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 7
岗位职责
1、对海量业务数据进行分析，并利用算法挖掘用户行为特征，发现潜在规律，建立机器学习算法并优化;
2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;
3、建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省成本。
任职要求：
1、大学本科及以上学历;
2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;
3、本科5年以上同岗位工作经验，研究生3年以上同岗位工作经验;
4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解，了解数据仓库思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一;
5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法，有海量数据挖掘的项目经验;
6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;
7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的`沟通能力。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 8
职责
1、负责数据库及操作系统的日常维护，数据库性能监控及优化，故障诊断和排除;
2、制定并实施数据备份、恢复、复制计划，以及数据库的安全管理、用户管理;
3、负责数据库项目的安装、部署、维护等工作;
4、完成领导安排的其他工作。
任职资格
1、计算机，统计，数据，电子信息等相关专业毕业，3年以上工作经验。(必须211高校统招毕业。)
2、精通python，熟悉mysql/mariadb，sql server。
3、能对mysql/mariadb、sqlsever集群环境进行安装配置、性能优化，故障处理。
4、能熟练对数据库进行备份恢复、数据迁移。
5、具有数据库相关认证证书的`优先。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 9
职责
1、设计安全画像体系，基于海量行为和相关数据信息，构建和优化画像，产出安全标签;
2、设计和验证数据分析模型，结合业务需求，验证模型的有效性并不断优化;
3、负责各业务数据的持续运营，保障数据服务质量。
任职要求：
1、计算机、统计、数学、信息技术本科及以上学历;
2、两年以上的画像标签经验，并对挖掘算法有深入理解;
3、熟练运用SQL、Excel，python，有Hive/Spark SQL使用经验者优先;
4、具备对数据的.归纳、整理和分析能力;
5、良好的报告写作功底。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 10
1、电子相关专业，具有电子行业工艺工程师两年以上经验，有灯具、电源行业经验者优先;
2、熟悉SOP相关制程标准，对PE、IE有深刻理解及运用;
3、较强的产品不良分析及处理能力;
4、有工厂核查、控制质量管控经验;
5、要求善于沟通，团队协作能力较强。
6、与研发工程师协作，参与新产品可制性评估，并推动设计改善;
7、负责工艺方案的编写、实施及监督;
8、对新产品的'工艺及工装设计的验证，给予生产工艺技术的支持;
9、作业指导书制作，生产跟踪及制程问题的现场处理;
10、督促外协厂改进，要求保质保量按时完成生产;
11、ECN的制定，组织加工厂的实施，产能、产品质量的持续改善。
12、工装夹具设计构思，提高生产产能，质量提升，降低成本
数据挖掘工程师工作的岗位职责 11
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
数据挖掘工程师工作的岗位职责 12
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 13
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 14
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
数据挖掘工程师工作的岗位职责 15
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 16
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 17
职责：
1、参与金融大数据平台系统和算法的研发和优化;
2、基于大数据金融场景，进行信用风险模型，风控模型，营销模型的创新设计;
3、与业务部门沟通合作，将数据模型应用于实际业务。
任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历，至少7年以上相关工作经验;;
2、具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能，能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题。
3、熟悉机器学习的一般模型;例如分类、聚类、预测，理解一些常用的特征选择和矩阵分解算法。
4、熟悉深度神经网络和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding，RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的.实践经验。
5、在语义理解检索(如知识图谱表示、结构化预测、语义解析、信息检索、知识挖掘等)有过深入的工作与研究。
6、较强的自学能力、优秀的逻辑思维能力和良好的沟通表达能力和敬业精神。
7、具备良好的系统分析能力，良好的抽象思维和逻辑思维能力，独立分析问题解决问题的能力;
8、可承受较大压力，有责任感，较强的沟通协调能力，具有团队合作精神;
9、有互联网公司、大型金融企业和大型IT企业工作经历的优先。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 18
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。
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