数据挖掘工程师工作的职责15篇
数据挖掘工程师工作的职责1
职责：
1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的'需求分析、模型开发和结果分析;
2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。
3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。
4.跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。
任职要求：
1.计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历，211、985高校优先
2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类等机器学习算法;
3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先;
4.学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合作意愿强，诚实、勤奋、严谨。
数据挖掘工程师工作的职责2
职责
1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护
2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验
3.采用系统化方法规范数据字段，优化数据结构，
4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑
5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作
任职要求：
1本科及以上学历，数学、统计学、经济学、计算机科学等专业
2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知
3.较强的`excel数据处理能力，熟悉透视表及常用函数，有一定编程能力
4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力
5.心态沉稳踏实，细致认真，有较强的求知欲与接受能力
数据挖掘工程师工作的职责3
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职责4
职责：
1、参与数据ETL和数据仓库治理;
2、参与大数据分析和挖掘，个性化推荐等系统的设计和开发;
3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计与开发;
4、参与BI等系统基础数据支撑开发;
5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模块的开发;
6、参与爬虫等外部相关数据爬取。
任职要求：
1、熟悉概率论和统计方法;
2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;
3、掌握JAVA，理解MapReduce开发思维，能独立开发分布式计算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等脚本语言或应用开发者优先;
4、熟悉关系型数据库MySQL等，了解NoSQL;
5、具备工程化思维，思考数据业务能够全面谨慎;
6、具备快速学习的`能力和业务理解力，对数据开发有浓厚的兴趣，具备理解和整合算法的能力。
数据挖掘工程师工作的职责5
职责：
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。
任职要求：
1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历;
2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上;
3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术;
4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑;
5、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验;
6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验;
7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。
数据挖掘工程师工作的职责6
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职责7
职责：
1、存储、服务器、云计算售后技术支持工程师;
2、负责项目主机存储系统建设的实施方案设计、系统调试、系统测试;
3、负责主流主机、存储、备份设备的安装调试;
4、负责项目协调工作;
5、负责存储、云计算项目的售后技术支持;
6、负责设备的安装及调试。
任职要求：
1、熟悉主流Linux、Unix、Windows等平台及应用环境，熟悉数据库软件安装与维护工作;
2、对存储、备份、容灾等领域相关技术具有深刻的.理解;
3、有Vmware、Oracle、Symantec(BE NBU)、IBM ITM,TSM，WAS，MS AD等软件实施经验优先;
4、良好的沟通表达能力和职业操守，能严格自律;自我学习能力强，善于思考和分析问题。
数据挖掘工程师工作的职责8
职责：
1、根据公司业务需求，构建可扩展的数据仓库，负责数据模型的规划设计实现和优化。
2、负责业务数据的采集，清洗，特征抽取。
3、负责ETL的维护工作，发现故障及时诊断、定位、分析和调试，保证数据准确、稳定。
4、根据业务需要，提供面向业务的报表、数据提取等数据服务。
5、参与业务数据分析体系的.数据统计、分析及建模。
任职资格：
1、统招本科及以上学历，三年以上数据仓库、BI开发经验;至少两年
2、熟练使用oracle、mysql、Postgres等关系型数据库及Hive、Hbase、spark、impala等基于hadoop集群的组件、编写优秀的存储过程、熟悉shell脚本语言，有良好的代码习惯
3、熟悉数据仓库建设的流程及方法论、理解维度建模，有实际的模型设计经验及ETL相关开发经验;
4、熟悉二种以上开源或商业的BI工具，有报表及可视化开发经验，熟悉帆软开发优先;
5、互联网金融工作经验优先，汽车金融行业经验优先
5、较强的逻辑思维能力和学习能力，对数据有敏锐的认知力，工作态度踏实、认真、积极主动，有良好的团队协作能力、执行力以及抗压工作能力和心态，乐于沟通交流和分享。
数据挖掘工程师工作的职责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。
数据挖掘工程师工作的职责10
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职责11
职责:
1、参与数据仓库架构设计、建模和ETL开发;
2、参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量，与数据工具团队紧密合作;
3、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作。
任职要求:
1、计算机、数学、统计相关专业专科及以上学历，其中2年以上数据仓库开发经历;
2、精通数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景;
3、具备较强的编码能力，熟悉sql，python，hive，spark，kafka，storm中的多项，有至少TB以上级大数据处理经验;
4、对数据敏感，认真细致，善于从数据中发现疑点;
5、善于沟通，具备优秀的技术与业务结合能力。
6、有电力行业经验者优先
数据挖掘工程师工作的.职责12
职责：
1、数据库的监控、维护、管理;
2、数据库优化、SQL调优，指导开发人员编写高性能的SQL;
3、支持产品研发团队，进行数据库设计、编写存储过程等;
4、公司内部数据库相关的'培训;
5、公司内部数据查询与分析;
任职要求：
1、本科以上学历，计算机或项目管理等相关专业;
2、熟练掌握Oracle/MySQL/Postgre SQL数据库运行机制，并对技术细节有较深入了解;
3、精通Oracle/mysql/Postgre SQL基本原理、数据结构设计、性能调优，对高并发、复杂SQL以及数据库集群系统深入理解并具有丰富的管理和优化经验，具有很强的故障定位和问题解决能力;
4、具备至少3年及以上大规模数据库设计、优化、运维经验;
5、熟悉数据库中间件、高可用数据库集群、分布式方案，并有成功经验;
6、熟悉Linux和Windows Server操作系统，熟练掌握各种DBA工具，熟悉各种数据库的备份、恢复、归档等操作;
7、有大型企业应用软件数据库设计经验者优先;
8、精通Redis集群，熟悉Java、Python等开发的优先;
9、具强烈的责任心和学习欲望，有团队合作精神、善于沟通、细致耐心，独立完成工作并能承受工作压力。
数据挖掘工程师工作的职责13
职责：
1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
2、深入分析汽车后服务应用数据，特别是时间序列内的连续数据，应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型，形成诊修技术分析报告或数据产品，并跟踪产品运营落地;
3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的`具体开发和应用。
任职要求：
1、本科以上学历，数学、统计等相关专业背景，硕士或以上学历优先;
2、4年以上相关工作经验，精通SQL，熟练使用Hadoop/MongoDB/Spark进行数据处理加工;熟练掌握Python，Shell任一种脚本
3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验，能够熟练运用python、R、spark任意一种进行建模;
4、具有大型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者优先。
5、具有对时间序列进行数据挖掘经验者优先。
数据挖掘工程师工作的职责14
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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