資料探勘工程師工作的基本職責（精選21篇）

資料探勘工程師工作的基本職責 篇1

職責：

1、負責對資料進行清理、甄別、歸類和整合等，提升資料質量;

2、設計多維度分析模型，並能根據實際情況給出資料分析結果;

3、針對海量使用者行為和內容資訊，構建和優化使用者畫像。

任職要求：

1、本科計算機或統計學相關專業，3年以上相關工作經驗;

2、熟悉關係型據庫，SQL技能嫻熟;

3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分散式平臺;

4、ScalapythonJAVA至少熟練掌握一種程式語言;

5、熟悉資料視覺化技術;

6、熟悉大規模資料探勘、機器學習等相關技術;

7、對使用者畫像分層，推薦系統有經驗者優先考慮。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇2

職責：

1、負責探跡平臺智慧策略邏輯設計與實現，包括智慧評分、智慧決策、業績預測等業務的策略;

2、利用平臺已有技術能力，包括內容識別演算法、行為識別模型等，構建與業務需求相匹配的策略體系;

3、對平臺使用者行為資料進行分析和挖掘，建立資料模型，從資料中挖掘出使用者的行為和消費習慣，通過資料探勘對產品形成策略支援;

4、理解業務部門的需求，從資料庫提取相關資料進行處理分析，指導產品和業務部門的日常運營;

5、建立和優化統計學和機器學習模型;

6、與資料演算法/工程師合作和溝通去實現應用在產品上的演算法模型;

任職資格：

1、統計學、計算機、通訊相關專業本科以上學歷;

2、程式設計基本功紮實、精通JAVA、python、lua等語言;

3、善於溝通及主動思考總結、倡導創新與持續優化、思路周密、指令碼程式碼嚴謹、對待策略邏輯有強烈興趣;

4、具備產品意識和資料分析能力，熟悉迴歸，分類等常見機器學習演算法;

5、具有資料處理，特徵選擇、演算法調優、效果評估等相關工作經驗;

6、邏輯清晰，對數字敏感;學習能力強，熱愛程式設計;

7、有良好的團隊合作及抗壓能力、有強烈的主人翁意識推進事務進展;

資料探勘工程師工作的基本職責 篇3

職責

1.負責汽車產品資料底表的日常更新與維護

2.對資料進行預處理、清洗、計算及校驗

3.採用系統化方法規範資料欄位，優化資料結構，

4.通過資料關聯、資料建模及資料視覺化等多種方式為探索性研究提供工具支撐

5.協助高階研究人員完成客戶需求處理工作

任職要求：

1本科及以上學歷，數學、統計學、經濟學、電腦科學等專業

2.對汽車市場、品牌及主流乘用車產品有一定認知

3.較強的excel資料處理能力，熟悉透視表及常用函式，有一定程式設計能力

4.有較強的抗壓能力、邏輯能力以及團隊溝通能力

5.心態沉穩踏實，細緻認真，有較強的求知慾與接受能力

資料探勘工程師工作的基本職責 篇4

職責:

1、參與資料探勘專案的演算法研發過程(包括需求分析、技術可行性評估、分析解決問題、實現新需求等);

2、獨立分析、評估並解決問題，並用程式碼實現，在較短時間內尋求到最優的解決方案，並應用到產品中;

3、負責分散式演算法的設計及編碼，提高演算法的精度和效率;

4、負責資料挖據方向上的技術預研工作。

任職資格:

1、 本科及以上學歷，數學、統計、電腦科學與技術、軟體工程、控制理論與控制工程、訊號分析及資訊處理等專業;

2、 3年以上資料探勘、機器學習、深度學習領域工作和研究經驗;

3、 精通至少一種主流程式語言，包括但不限於C、C++、Python、Java等;

4、 熟悉機器學習、深度學習演算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學習框架;

5、 熟悉Hadoop、Spark等大資料平臺及mllib和結構化資料庫程式設計;

6、 有資料探勘、影象處理、音訊訊號分析、自然語言處理、物流優化、時間序列預測演算法等與實際業務場景結合的成功經驗;

7、 善於分析和解決問題，富有想象力和學習能力，對資料敏感，善於發現數據中的價值，具有良好的團隊合作精神。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇5

職責：

1、為運營商提供深入的業務分析服務，根據業務需求進行資料統計、分析，撰寫分析報告。

2、負責電信行業資料分析和資料探勘工作，包括資料模型的需求分析、模型開發和結果分析。

3、負責電信行業諮詢和系統實施類專案的資料需求調研、資料分析、商業分析和資料探勘模型等相關專案的實施過程。

4、負責相關專案的售前支援，發現客戶在資料分析/挖掘相關專案上的需求和潛在專案機會。

任職資格：

1、熟悉Mysql/DB2等常用資料庫，熟練使用SQL。

2、掌握資料分析基本理論方法，熟悉資料探勘常用演算法，能夠熟練使用Python/R語言者優先。

3、有電信運營商、網際網路行業資料分析/挖掘建模經驗者優先。

4、對使用者行為研究有深入瞭解，諮詢行業背景優先。

5、 具備良好的客戶需求理解能力、良好的溝通和表達能力。

6、 工作態度積極主動，具備一定的抗壓能力。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇6

1.負責資料分析,資料探勘相關的演算法、應用的設計與開發;

2.負責公司產品各階段資料的整理、分析、挖掘及提交資料報告，重點對車輛行為資料進行分析和挖掘，利用資料分析結論推動業務產品的優化;

3.對海量業務資料進行整合、分析挖掘，挖掘產品以及使用者潛在資訊，為營銷、運營及決策提供業務分析及資料支援。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇7

1、進行GIS資料建庫和資料處理方案的設計和實現;

2、運用相關GIS軟體進行資料空間化處理建庫;

3、進行影像識別及處理;

4、進行資料採集處理建庫專案管理。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇8

1、基於大資料平臺的海量資料，負責業務相關的資料探勘研發，及定向相關技術研發;

2、負責大資料視覺化研究及平臺構建及優化工作;

3、負責資料探勘分析體系的建設，並建立和規範資料探勘模型標準;

4、協助專案團隊做好資料和應用的對接，完成專案的執行及交付;

5、配合架構師進行技術攻關和核心挖掘演算法改善。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇9

•在行業擔任資料工程師或後端工程師超過4年

•您將瞭解資料倉庫的概念(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或任何其他指令碼語言和軟體開發

•您在分散式資料處理/傳統RDBMS / MPP / NoSQL系統和資料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

•您受到探索資料的好奇心和動力的驅動

•您具有處理資料管道的DevOps問題的經驗

•對資料驅動業務，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

資料探勘工程師工作的基本職責 篇10

1.針對使用者行為預測業務，負責使用者畫像、訂單特徵體系建設，包括離線資料產出以及服務化;

2.針對使用者端上行為產出的實時資料流，挖掘實時特徵並服務化;

3.針對客服場景，挖掘實時使用者行為異常以及進線異常;

4.針對智慧客服場景使用者標籤挖掘，人群挖掘等工作，支援智慧運營方向的業務;

5.負責開發並維護智慧客服業務的特徵服務系統。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇11

崗位職責：

1、對通訊和金融業務資料進行分析和挖掘，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資料探勘演算法，並做調優;

3、支援資料分析、挖掘演算法平臺的部署和日常運營;

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，對資料結構熟悉;

2、熟練使用python進行資料分析、處理、視覺化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模組。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，評分卡等資料探勘相關演算法有一定了解;

5、做過web介面除錯，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資料經驗工作優先考慮;

9、能適應中長期現場出差。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇12

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、負責分析挖掘客戶/行業對大資料產品的需求(應用場景)，利用資料分析結論提升客戶業務能力。例如：文字挖掘，潛在客戶挖掘，使用者畫像，個性化推薦，用能預測等;

3、進行大資料場景下的資料統計、資料探勘、機器學習、深度學習，包括資料整理、模型建立、模型應用、評估優化等;

4、將客戶需求準確轉化為可執行的數學模型，針對不同的應用場景，負責編寫資料探勘演算法及對其的優化;

5、基於需求分析/運營支援/商業報告等成果，抽取典型使用者/客戶/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、資料探勘、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、精通常見機器學習演算法(如邏輯迴歸、SVM、神經網路、決策樹、貝葉斯等)，有實際建模經驗，掌握深度學習演算法優先;

3、具有紮實的計算機作業系統、資料結構等程式設計基礎，精通至少一門程式語言例如JAVA/python/R等;

4、熟悉Map-Reduce模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模資料儲存與運算平臺有實踐經驗優先。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇13

1、負責資料倉庫的設計、開發、部署、維護和優化;

2、參與公司專案資料庫架構設計,及相關文件的撰寫;

3、協助開發完成資料庫表的設計以及SQL調優,給開發人員提供SQL調優指導;

4、負責資料庫技術規範建設。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇14

1、MySQL資料庫規劃、設計、監控維護、升級、備份、映象、容災;

2、資料庫伺服器的安裝部署、效能優化、可靠性、容災方案制定等;

3、對資料庫效能分析與調優，排錯，保證資料安全;

4、負責對開發工程師的SQL語句進行優化;

5、配合研發制定資料庫技術方案，分庫分表策略，現有表結構優化，資料遷移方案;

6、負責Mysql自動化相關事宜;

資料探勘工程師工作的基本職責 篇15

任職要求：

1、軟體、計算機、通訊等理工科相關專業本科及以上學歷；

2、具有3年配置管理或產品資料管理經驗；

3、熟悉計算機與網路管理；

4、熟悉配置管理與產品資料管理知識，熟練掌握svn、plm等資料管理平臺的`操作與管理；

5、熟悉系統與資訊保安知識；

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。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇16

1.資料採集系統和分散式爬蟲系統的架構設計和開發

2.對接外部資料服務商提供的資料及資訊服務，實現資料的'有效沉澱，建立資料服務評估機制

3.負責大規模文字、影象、視訊資料的抓取、抽取，去重、分類，垃圾過濾，質量識別等工作

4.研究各種目標網站的形態，網際網路特徵挖掘，發現它們的特點和規律

資料探勘工程師工作的基本職責 篇17

1、針對具體的業務場景需求、定義資料分析及挖掘問題;

2、使用統計學分析方法、挖掘演算法、構建有效且通用的資料分析模型，對資料探勘方案進行驗證、開發、改進和優化，實現資料探勘的功能應用;

3、搭建高擴充套件高效能的資料分析模型庫，作為資料分析團隊的基礎工具;

4、完成領導安排的其他工作。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇18

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資料進行統計分析，出具相關報表；

2、進行資料倉庫設計、模型開發、資料質量校驗，報表開發；

3、進行資料差異分析，找出統計口徑、資料錯誤、操作錯誤等造成的差異原因；

4、進行資料查詢優化，解決跑數效能問題。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇19

資料處理工程師崗位職責

資料處理工程師1）直接面對客戶，參與專案運作中資料處理，瞭解客戶軟硬體要求；

2）參與、協助資料收集和模型建構；

3）安裝、除錯公司軟體在客戶端上線；

4）開發常用資料處理功能，幫助業務團隊提高工作效率；

5）與香港、新加坡和紐約團隊合作，為亞太地區技術服務提供支援。·計算機或軟體相關專業，本科及以上學歷；

·掌握兩門以及常見資料庫設計開發技術，mysql、oracle、sqlserver、hive等；

·具有參加過etl開發專案，處理過（大）資料經驗優先；

·工作細心、認真負責且善於溝通，能快速理解業務，對資料敏感，並能主導專案的進度，保證團隊產出。1）直接面對客戶，參與專案運作中資料處理，瞭解客戶軟硬體要求；

2）參與、協助資料收集和模型建構；

3）安裝、除錯公司軟體在客戶端上線；

4）開發常用資料處理功能，幫助業務團隊提高工作效率；

5）與香港、新加坡和紐約團隊合作，為亞太地區技術服務提供支援。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇20

1. 參加團隊會議與討論，並給予有意義的建議;

2. 協助後端團隊和架構師完成資料庫相關的設計與開發;

3. 協助業務部門抓取、分析資料。

資料探勘工程師工作的基本職責 篇21

(1)分析需求，完成相關資料抽取、資料清洗、資料探索、資料建模分析等工作;

(2)按要求完成資料分析報告、建模報告、資料報表等;

(3)對資料進行深度挖掘和建模，做運營和使用者等各方面分析，深度挖掘運營優化和使用者行為特徵等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支援;

(4)與業務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業務相關的.演算法。

(5)參與專案成果彙編，對相關結果進行解讀和彙報。

任職要求：

(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟體專業優先;

(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文件和註釋習慣。熟悉JupyterLab遠端程式碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。

(3)熟悉資料分析過程，能夠完成資料抽取、資料處理、資料建模、資料分析報告等任務;

(4)一定的資料探勘/機器學習理論和技術基礎，瞭解常用的資料探勘演算法如：聚類模型、線性迴歸、邏輯迴歸、分類模型、決策樹模型等。