數據挖掘工程師崗位職責（精選23篇）

數據挖掘工程師崗位職責 篇1

工作職責：

1、運用數據挖掘和機器學習方法和技術，深入挖掘和分析海量商業數據

2、包括但不限於風控模型、用户畫像、商家畫像建模、文本分析和商業預測等

3、運用數據挖掘/統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析用户行為，建設用户畫像

4、從系統應用的角度，利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題

任職要求

—計算機、數學，統計學或人工智能等相關專業碩士以上學歷，5—10年以上或相關工作經歷

—精通1—2種編程語言（Python或Java），熟練掌握常用數據結構和算法，具備比較強的'實戰開發能力，能帶領團隊共同進步。

—具有統計或數據挖掘背景，並對機器學習算法和理論有較深入的研究

—熟悉數據挖掘相關算法（決策樹、SVM、聚類、邏輯迴歸、貝葉斯）

—具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

—熟悉Spark或hadoop生態分佈式計算框架

—優秀的溝通能力，有創新精神，樂於接受挑戰，能承受工作壓力

—有互聯網，央企，政務，金融等領域大規模數據挖掘經驗者優先

數據挖掘工程師崗位職責 篇2

崗位職責：

1.參與金融大數據平台系統和算法的研發和優化;

2.基於大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;

3.與業務部門溝通合作，將數據模型應用於實際業務。

任職要求：

1.計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;

2.具有良好的商業敏感度和優秀的數據分析技能，能夠開發創新而實際的.分析方法以解決複雜的商業問題。

3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特徵選擇和矩陣分解算法。

4.熟悉深度神經網絡和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。

5.在語義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等)有過深入的工作與研究。

6.較強的自學能力.優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。

7.具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;

8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;

9.有互聯網公司.大型金融企業和大型IT企業工作經歷的優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇3

崗位職責：

深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;

負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，並建立和優化用户標籤、特徵模型、產品精準匹配、異常預警等;

負責大數據下傳統機器學習算法的並行化實現及應用，並提出改進方法和思路;

參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優化，幫助實現數據挖掘和分析平台的建設;

負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;

配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標杆模型、客户生命週期管理模型等;

任職要求：

大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;

兩年以上數據建模經驗;

數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

熟悉常用的聚類、分類、迴歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;

熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

熟悉spark、storm等大數據計算框架者優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇4

崗位職責：

1、對通信和金融業務數據進行分析和挖掘，滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;

2、能根據業務特點選擇最合適的數據挖掘算法，並做調優;

3、支持數據分析、挖掘算法平台的部署和日常運營;

4、撰寫分析類報告。

任職資格：

1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業，對數據結構熟悉;

2、熟練使用python進行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;

3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;

4、對線性迴歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關算法有一定了解;

5、做過web接口調試，熟悉json者優先;

6、熟練掌握PPT和EXCEL製作;

7、具備良好的學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;

8、有運營商或金融類相關數據經驗工作優先考慮;

9、能適應中長期現場出差。

數據挖掘工程師崗位職責 篇5

崗位職責：

業務數據的收集整理和分析;

負責公安、交通領域的業務建模和算法設計;

分析項目數據需求，完成系統中數據分析模塊的設計、實現和測試;

設計、構建和優化基於大數據的存儲平台架構，編寫相關技術文檔;

設計並實現基於開源項目(Cobar，Spark等)的海量數據集成與處理平台;

為其他部門提供數據分析支撐。

任職資格：

計算機相關專業;

熟悉數據挖掘算法，對分類、聚類、時序、圖等算法有很深瞭解;

熟練掌握Hadoop、Spark生態系統組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相關大數據架構,開發成功案例;

熟練的使用、開發ETL工具經驗，有數據庫建模ER建模經驗優先;

有海量數據BI或數據挖掘項目實施和管理經驗，對數據挖掘理論方法有一定了解者優先;

熟悉的Bash Shell和Python等腳本編程能力;

強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。

數據挖掘工程師崗位職責 篇6

崗位職責：

1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;

2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值,構建公司核心競爭力;

3、跟蹤並分析用户行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;

4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。

任職要求：

1、熱愛數據,對數據及邏輯關係敏感,並對數據體系有深入的認識;

2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業，有一定工作經驗，;

3、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;

4、熟悉Linux平台的海量數據分佈式存儲、分佈式計算;

5、熟悉常用的數據分析工具，有基於Hadoop的雲計算平台，HBase及類似的NoSQL存儲, MySQL,和BI系統等實踐經驗;

6、熟悉互聯網並且對於互聯網常見的業務形態與商業模式有深入的理解,對業務變化有敏鋭的洞察力;

7、有較強的對業務理解與分析能力，瞭解業務規劃與策劃能力以及相應經驗;

8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

9、善於創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇7

1、負責公司與阿里巴巴在新行業方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產品研發;

2、負責分析挖掘客户/行業對大數據產品的需求(應用場景)，利用數據分析結論提升客户業務能力。例如：文本挖掘，潛在客户挖掘，用户畫像，個性化推薦，用能預測等;

3、進行大數據場景下的數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等;

4、將客户需求準確轉化為可執行的數學模型，針對不同的應用場景，負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;

5、基於需求分析/運營支持/商業報告等成果，抽取典型用户/客户/行業/產品分析模型並與開發團隊溝通實施方案及構建產品原型。

崗位要求：

1、本科以上學歷，紮實的`機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎;有統計、應用數學、金融等相關專業背景優先;

2、精通常見機器學習算法(如邏輯迴歸、SVM、神經網絡、決策樹、貝葉斯等)，有實際建模經驗，掌握深度學習算法優先;

3、具有紮實的計算機操作系統、數據結構等編程基礎，精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;

4、熟悉Map-Reduce模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇8

任職要求：

1、軟件、計算機、通訊等理工科相關專業本科及以上學歷；

2、具有3年配置管理或產品數據管理經驗；

3、熟悉計算機與網絡管理；

4、熟悉配置管理與產品數據管理知識，熟練掌握svn、plm等數據管理平台的`操作與管理；

5、熟悉系統與信息安全知識；

6、具有較強的邏輯思維能力及良好的溝通能力，良好的主動學習能力及執行力。

數據挖掘工程師崗位職責 篇9

1.負責數據分析,數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發;

2.負責公司產品各階段數據的整理、分析、挖掘及提交數據報告，重點對車輛行為數據進行分析和挖掘，利用數據分析結論推動業務產品的優化;

3.對海量業務數據進行整合、分析挖掘，挖掘產品以及用户潛在信息，為營銷、運營及決策提供業務分析及數據支持。

數據挖掘工程師崗位職責 篇10

數據處理工程師（大數據項目）全成通信上海全成通信技術有限公司，全成通信，全成崗位職責：

1、負責大數據平台的日常維護和監控

2、負責大數據項目日報發佈工作

3、負責日報數據的統計

4、負責大數據項目日常數據的計算、分析和維護

任職要求：

1、一年以上相關工作經驗，有電信行業經驗者優先

2、熟悉linux和excel，熟練使用perl或者其他的'腳本語言

3、具有oracledll/dml技術的使用經驗

4、具有良好的團隊合作精神，有較強的學習能力、適應能力、溝通能力

數據挖掘工程師崗位職責 篇11

相關文件的定義和編寫

2.生產良率和拋料率的監控和改善

3.生產異常的分析解決

4.技術人員的班別安排

5.設備保養的'安排和作業follow

6.設備故障維修&coordinator

7.配合新產品導入或者其他需求的試產驗證

8.主管交付的其他事項

數據挖掘工程師崗位職責 篇12

1、參與數據倉庫建設，負責數據倉庫模型設計；

2、開發高質量可擴展的底層數據倉庫體系；

3、負責數據倉庫系統與業務系統的接口設計和確認工作；

4、負責數據平台相關的管理工作，如數據研發規範、數據質量及穩定性保證等建設；

5、參與公司各個業務線BI、數據產品與應用的數據研發，發覺數據潛在價值。

數據挖掘工程師崗位職責 篇13

1、負責應用平台維護，保證其有效運行;

2、負責業務數據的挖掘、整合以及分析模型的建立、優化和評估;為業務人員日常工作提供可靠而明確的數據支撐;

3、負責報表相關功能的設計、開發工作，並負責報表優化、維護、數據採集;

4、負責系統相關文檔的制定和編寫。

5、有實際的MY SQL或Oracle等數據庫開發相關工作經歷，具有高級工程師技術能力;

6、有良好的溝通協調能力，能與客户及項目組同事有效的溝通;

7、能夠獨立分析客户需求，並能針對客户需求編寫需求分析、設計等技術方案;

8、熱愛軟件事業，具有較強的責任感,有快速掌握新技術和獨立解決技術問題的能力;

數據挖掘工程師崗位職責 篇14

1.負責linux平台下應用軟件開發，根據產品與項目要求，開展模塊設計.編碼等工作；

2.負責linux軟件的交叉編譯與移植；

3.參與需求分析.軟件設計.開發.調試以及測試維護全過程；

4.負責協同硬件工程師或第三方方案商完成系統功能模塊的聯調及功能對接.接口文文件輸出；

5.負責嵌入式系統軟件平台搭建工作；

數據挖掘工程師崗位職責 篇15

1、負責大數據平台搭建及數據倉庫建模；

2、負責數據庫管理及數據優化；

3、利用大數據相關技術實現對數據的分析、挖掘、處理、及數據可視化等相關工作；

4、維護大數據平台並能解決相關問題，保障平台正常運行；

5、學習和研究新技術以滿足系統需求。

數據挖掘工程師崗位職責 篇16

1.負責工業設備組網及數據採集方案設計；

2.負責設計方案所需傳感器、儀表選型，佈線圖、數據存儲方式、數據表等詳細設計；

3.負責與設備廠商、數控系統廠商進行業務協議、通信協議及接口協調；

4.負責現場數據採集相關軟硬件安裝調試；

5.負責和用户現場對口協調、技術指導及現場培訓。

數據挖掘工程師崗位職責 篇17

崗位職責:

1.從事數學建模及數據挖掘應用方法研究;

2.與開發部門配合實現相應的數據分析模塊的開發;

3.制定公司數據可管理體系,建產研究用數據平台。

任職要求:

1.應用數學、統計學、計算機等專業碩士以上學歷;

2.具備常用機器學習、數據挖掘相關知識,會spark;

3.具備一種或多種開發語言(如scalapython java等)的.程序和算法開發能力,掌握常用數據結構和算法;

4.有視頻、地圖、文本、社交等大數據分析能力;

5.有工業數據分析工作經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇18

1、空間數據採集、內業處理;

2、電子地圖製作、配圖以及地圖服務發佈;

3、編制空間數據建庫工作文檔;

4、對成果數據的分類整理、歸檔;

5、領導安排的其他工作任務。

數據挖掘工程師崗位職責 篇19

1.高質量地完成集團內外各類數據生產集成、數據分析應用建設工作，涉及投研、市場、ERP、全球金融資訊等四個業務領域方向;

2.需求及源系統數據分析，完成數據倉庫/EDM等系統數據模型及應用模型設計、數據Mapping規則文檔撰寫、開發、自測及上線部署;

3. 數據質量稽核、問題分析及處理,優化數據處理程序;

4. 洞察數據、滿足業務場景需求。

數據挖掘工程師崗位職責 篇20

•在行業擔任數據工程師或後端工程師超過4年

•您將瞭解數據倉庫的概念(建模，調整，維護)

•您非常精通SQL，並渴望指導和教其他SQL

•您精通Python或任何其他腳本語言和軟件開發

•您在分佈式數據處理/傳統RDBMS / MPP / NoSQL系統和數據建模方面有很強的低估/經驗

•您在Spark / Kafka / HBase / Redis / Kettle方面擁有豐富的經驗

•您受到探索數據的好奇心和動力的驅動

•您具有處理數據管道的DevOps問題的經驗

•對數據驅動業務，關鍵思想家，問題解決者和自我啟動者的熱情

•獲得認可大學的相關學科的學士學位

數據挖掘工程師崗位職責 篇21

1、負責產品數據庫研發，參與系統整體架構設計；

2、根據產品目標負責相關業務的數據分析、建模、設計評審，跟進產品過程中數據庫設計；

3、負責產品模塊的數據層分析、設計、編碼、測試；

4、能夠獨立完成產品數據層開發任務，負責各類數據接口開發；

5、負責各類型數據操作處理和兼容問題；數據庫複雜SQL開發和調優。

數據挖掘工程師崗位職責 篇22

1、3年以上etl開發經驗，熟悉etl開發規範和流程；

2、熟練使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一個或多個，有開發、維護經驗；

3、熟練編寫存儲過程，擅長sql優化；

4、熟悉oracle、sqlserver等常用數據庫中的`一個或多個；

5、熟悉perl、shell腳本，linux操作系統；

6、有大型數據倉庫、bi相關項目的開發經驗，精通架構、建模者優先；

7、熟練使用erwin或powerdesigner等進行數據建模；

8、以下經驗優先考慮：流式處理、日誌處理、數據倉庫全日制本科以上學歷（985/211），計算機科學與技術/軟件工程/數據相關專業

1、3年以上etl開發經驗，熟悉etl開發規範和流程；

2、熟練使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一個或多個，有開發、維護經驗；

3、熟練編寫存儲過程，擅長sql優化；

4、熟悉oracle、sqlserver等常用數據庫中的一個或多個；

5、熟悉perl、shell腳本，linux操作系統；

6、有大型數據倉庫、bi相關項目的開發經驗，精通架構、建模者優先；

7、熟練使用erwin或powerdesigner等進行數據建模；

8、以下經驗優先考慮：流式處理、日誌處理、數據倉庫

數據挖掘工程師崗位職責 篇23

1、學習並理解勵步雲學業務及系統，根據業務部門需求對公司各項業務數據進行統計分析，出具相關報表；

2、進行數據倉庫設計、模型開發、數據質量校驗，報表開發；

3、進行數據差異分析，找出統計口徑、數據錯誤、操作錯誤等造成的差異原因；

4、進行數據查詢優化，解決跑數性能問題。