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数据挖掘工程师岗位职责
更新时间:2022-06-04 12:08:07
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数据挖掘工程师岗位职责(15篇)

  现如今,我们每个人都可能会接触到岗位职责,制定岗位职责有利于提高工作效率和工作质量。制定岗位职责的注意事项有许多,你确定会写吗?下面是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责,欢迎阅读与收藏。

数据挖掘工程师岗位职责1

  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2

  职责:

  1、整合基础业务数据,对基础数据库进行更新维护,参与部门常规报表开发与维护;

  2、负责数据集市规划,开发及维护;

  3、处理各业务模块数据需求,为业务运营提供数据分析方面咨询和建议;

  4、负责搭建并完善业务指标监控体系,为管理层和运营层提供决策支持;

  5、负责数据分析和应用相关的业务系统建设,编写对应系统开发需求,并完成系统测试及应用推广。

  职位要求

  1、两年以上工作经验,本科以上学历,计算机相关专业优先;

  2、具有良好统计学及相关领域的理论基础,熟悉数理统计、数据分析工作方法,具有较强的数据分析能力;

  3、精通SQLPython语言,有银行数据仓库,数据集市开发经验者优先;

  4、具备较强文字分析和数据处理能力,能独立编写数据分析报告;

  5、具备开阔的`互联网业务思维,对数据敏感,有较好的业务开拓和沟通表达能力。

数据挖掘工程师岗位职责3

  岗位职责:

  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。

数据挖掘工程师岗位职责4

  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5

  岗位职责:

  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。

数据挖掘工程师岗位职责6

  岗位职责:

  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、Spark SQL、Spark Mlib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Bash Shell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

  岗位职责:

  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8

  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9

  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10

  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。

数据挖掘工程师岗位职责11

  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12

  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13

  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。

数据挖掘工程师岗位职责14

  岗位职责:

  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15

  职责:

  1、利用数据挖掘、机器学习相关算法,解决业务需求,提高产品的.用户体验;

  2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析,发现数据和业务背后的规律;

  3、针对业务流程进行分析调研,探索提升转化率效果的思路和方案并推动转化、

  岗位要求:

  1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术,能熟练使用聚类、回归、分类等算法并调优;

  2、熟悉Linux环境开发,至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等语言中一种或一种以上;

  3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大数据平台的相关开发;

  4、有深度学习实践经验者优先,有sparkmlib经验者优先。

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