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数据挖掘工程师的岗位职责

时间:2023-02-23 12:37:06 工作职责 我要投稿

数据挖掘工程师的岗位职责

  在我们平凡的日常里,需要使用岗位职责的场合越来越多,制定岗位职责有利于提高工作效率和工作质量。大家知道岗位职责的格式吗?下面是小编帮大家整理的数据挖掘工程师的岗位职责,希望能够帮助到大家。

数据挖掘工程师的岗位职责

数据挖掘工程师的岗位职责1

  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。

数据挖掘工程师的岗位职责2

  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。

数据挖掘工程师的岗位职责3

  职责

  1负责房地产大数据系统的开发;

  2负责房地产相关业务算法的设计开发;

  3进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

  4参与项目的技术攻坚和优化,相关系统的架构设计和评审,以及对问题的跟踪和解决;

  5参与系统文档的撰写、维护.

  工作要求

  1、应用数学、统计学、运筹学、金融学、计算机应用等本科及以上学历,具有数据挖掘领域2年以上开发经验;

  2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种,Python优先;

  3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

  4、能够基于开源大数据框架搭建分布式数据挖掘系统,熟悉Hadoop相关组件包括,Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper,熟练运用Storm/Spark/Mahout,有开发经验者优先;

  5、熟悉常见的.机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法,熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;

  6、具有以下经验者优先:

数据挖掘工程师的岗位职责4

  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。

数据挖掘工程师的岗位职责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。

数据挖掘工程师的岗位职责6

  1、熟悉掌握业务系统功能,灵活制定不同业务的推广策略,通过活动运营、内容运营等方式策划并落地项目推广方案,拓展系统用户量及影响力。

  2、熟悉公文写作,配合完成工作汇报材料的撰写及分析报告。

  3、与企业及海关关系的协调和维护,强化合作关系,维护好项目参与方的.关系。

  4、面向进出口企业开展调研,主动挖掘系统需求,进行需求分析,形成调研报告或业务需求报告。

  5、项目管理相关工作,包括组织业务需求论证、项目立项、进度管理等根据项目管理规范开展相关工作。

  6、完成领导交办的其他工作事项。

数据挖掘工程师的岗位职责7

  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。

数据挖掘工程师的岗位职责8

  职责:

  1、市场运营综合分析,能够独立分析市场业务中的问题和预测业务发展趋势,输出相关分析报告;

  2、数据挖掘建模,能够根据业务管理需求进行建模输出;

  3、负责数据资产标签运营管理,建设底层数据系统,推动数据运营体系建设;

  4、管理后台数据库的.日常运维及故障处理,性能优化等相关工作。

  应聘条件:

  1、了解Oracle相关技术;对数据建模方法、数据分析理论有比较深入的理解;了解python数据分析方法,

  2、责任心强,有抗压能力、较好的人际沟通能力和良好的团队合作精神。有互联网行业、通信运营、IT咨询、商业企业的数据分析运营岗位经验,底层数据系统建设经历者优先;

数据挖掘工程师的岗位职责9

  职责:

  1、依据架构设计,实施软硬件需求分析和系统分析设计工作,向开发工程师交付软件需求文档和重要需求的概要设计;

  2、参与核心代码开发;指导开发工程师的开发,评估开发结果并指导优化;

  3、能按照SDLC流程完成系统和数据库结构设计、部分开发及实施工作;

  4、评估软件产品和平台的运行情况,结合开发结果,参与架构规划和架构优化工作,为架构师提供架构设计建议。

  任职要求:

  1、教育:全日制本科及以上学历,计算机、通信、电子等相关专业;

  2、知识:熟练掌握面向对象设计思想,精通Java语言和J2EE框架; 3、技能:熟悉至少一种消息队列的原理(如activemq,rabbitmq或kafka等),熟悉至少一种缓存或NoSQL数据库的`设计(如Memcached、Redis、Hbase、Mongodb、Cassandra等),熟练掌握数据结构、常用算法和Oracle/MySQL数据库的设计与开发;

  4、经验:5年以上软件开发经验,3年以上软件系统分析经验,具备大型电商软件项目或互联网软件项目或移动增值业务软件项目或IT运维管理相关软件项目的工作经验;

  5、其他:品德优秀,身体健康,踏实敬业、严谨负责,具备良好的沟通协调能力、主动性,承压性,执行力和团队合作精神。

数据挖掘工程师的岗位职责10

  职责:

  1.负责大数据项目需求调研及分析、模型设计工作。

  2.负责规划数据挖掘的整体流程,并参与用户产品和数据产品的决策。

  3.与业务部门密切配合,寻求数据层面的业务价值,利用数据分析结论推动产品优化。

  4.带领团队对于产品数据进行分析,指导工程师完成数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发。

  5.技术团队的管理,制定开发规范,撰写相关技术文档指导和培训工程师。

  任职要求:

  1.计算机、数学、统计等相关专业本科以及以上学历;两年及以上工作经验。

  2.具备良好的.数据结构和算法基础。

  3.熟练掌握数据挖掘算法模块关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析里的经典算法。

  4.熟悉深度学习里的经典神经网络,包括并不限于MLP/CNN/RNN。

  5.熟悉Python, Java等常用编程语言。

  6.熟悉分布式数据处理系统的开发,Hadoop/Spark/Hive等。

  7.全面了解机器学习应用于实际问题的完整流程,有相关实际项目经验。

数据挖掘工程师的岗位职责11

  职责:

  1、负责业务数据建模、数据分析及关键机器学习算法的设计与实现

  2、编写算法设计各阶段的相关文档,撰写相关专利;

  3、负责基于大数据平台的相关算法实现及优化

  岗位要求:

  1、本科学历及以上,计算机、医学统计或相关专业

  2、数学基础扎实,在数据挖掘、机器学习算法研究有较为丰富的知识积累和一定的`实际项目经验。

  3、熟悉大数据存储与分析基础理论和算法,有智能数据挖掘系统开发经验者优先;

  4、有医疗数据分析经验优先

  5、乐于接受挑战,学习能力强,勤奋肯干,有责任心

数据挖掘工程师的岗位职责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。

数据挖掘工程师的'岗位职责13

  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。

数据挖掘工程师的岗位职责14

  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。

数据挖掘工程师的岗位职责15

  1、整合公司各大系统的'会员、订单等数据资料;

  2、按原型开发数据产品模块、外部数据挖掘;

  3、为公司业务需求,快速输出定制化报表;

  4、参与大数据平台设计和实施,负责基于Hadoop生态的大数据平台相关的应用开发;

  5、进行大数据相关新技术的研究和落地。

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