数据挖掘工程师岗位职责(集锦15篇)

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数据挖掘工程师岗位职责(集锦15篇)

　　在现在社会，我们都跟岗位职责有着直接或间接的联系，任何岗位职责都是一个责任、权力与义务的综合体，有多大的权力就应该承担多大的责任，有多大的权力和责任应该尽多大的义务，任何割裂开来的做法都会发生问题。制定岗位职责需要注意哪些问题呢？以下是小编为大家收集的数据挖掘工程师岗位职责，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

数据挖掘工程师岗位职责(集锦15篇)

数据挖掘工程师岗位职责1

　　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2

　　职责：

　　1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求，通过大数据挖掘技术研究客户本质属性，进行针对性数据分析；

　　2、深入理解内部与外部各种数据的`数据结构，应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法，进行清洗、分析、建模，完成数据的产品转化设计，并不断完善和优化模型；

　　3、通过数据分析手段，描述业务特征，结合市场行业状况，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议，以推动业务发展。

　　岗位要求：

　　1、本科学历及以上

　　2、本科学历需3—4年工作经验，硕士及以上可放宽至2年

　　3、统计学、计量经济学、数学专业优先，

　　4、熟悉2种以上分析开发工具：Python、R、SAS等，熟悉两种及以上数据库：hiveoraclemysql等，熟悉SQL语句；

　　5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳；

　　6、具有良好的沟通和快速学习能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型。

数据挖掘工程师岗位职责3

　　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4

　　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。

数据挖掘工程师岗位职责5

　　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6

　　职责：

　　1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作;

　　2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到实际业务系统中，并通过可视化工具进行分析成果展示;

　　3、基于用户数据，研究用户行为，构建用户画像。

　　任职要求：

　　1、应用数学、计算机、信息处理等相关专业本科及以上学历;

　　2、3年以上大数据开发经验;

　　3、熟悉hadoop的大数据生态，精通SQL语法【有较好的SQL性能调优能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL脚本编写;

　　4、具有从数据查询，聚合，分析到可视化的整套实践经验;

　　5、熟练使用java或者python、基础扎实、能编写Hive环境下或者Spark sql环境下的UDF;

　　6、具备良好的.表达和沟通能力、学习能力，具备极强的团队合作精神，能够承受一定的工作压力。

数据挖掘工程师岗位职责7

　　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。

数据挖掘工程师岗位职责8

　　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9

　　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

　　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12

　　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13

　　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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