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在现在的社会生活中，很多地方都会使用到岗位职责，岗位职责具有提高内部竞争活力，更好地发现和使用人才的作用。我敢肯定，大部分人都对制定岗位职责很是头疼的，下面是小编帮大家整理的数据挖掘工程师岗位职责，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
数据挖掘工程师岗位职责1
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2
1、负责主线桥梁、各种城市立交等常规跨径桥梁设计；
2、桥梁结构整体和局部分析计算，完成计算分析报告；
3、制订和实施项目技术方案，解决桥梁工程施工中的技术问题，提供相关技术咨询意见；
4、熟练运用桥梁博士、Midas、Ansys及CAD及相关软件，有编程基础者优先；
5、短期出差，与委托方或承包方进行技术交流；
6、完成公司领导交办的其他工作。
数据挖掘工程师岗位职责3
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、SparkSQL、SparkMlib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BashShell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4
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5
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。
数据挖掘工程师岗位职责6
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7
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8
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9
1、负责技术团队的培养，团队管理工作；
2、负责系统集成项目方案设计和实施工作；
3、负责撰写售前技术方案及招投标文件工作；
4、负责项目实施管理并提供相关技术支持；
5、负责客户的技术咨询及解答工作。
数据挖掘工程师岗位职责10
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11
职责：
1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，解决工厂业务需求，驱动业务数字化；
2、利用数据处理和挖掘相关知识实现工厂KPI要求，包括生产线IDC降低，预测性维护等数据挖掘的多方面应用场景实现；
3、负责数据挖掘项目管理，进度把控，同时针对工厂各方面需求推广数据挖掘和机器学习的主流应用算法和工具，并制定相关的规范和标准；
4、针对数据挖掘涉及的'数据库和业务相关硬件网络架构的搭建和日常运维支持；
岗位要求：
1、本科或以上学历，数学、计算机或者信息工程等相关专业。
2、有工业领域或AI领域数据分析处理或者相关行业一年及以上工作经验。
3、熟悉运用各种常用算法和数据结构，有聚类、分类、回归等数据挖掘工作经验优先考虑；
3、熟悉Linux平台上的编程环境，至少掌握R/Python/C#一门编程语言，有项目应用优先考虑
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一种数据库，有项目实践者优先考虑
5、熟悉Hadoop架构、网络通信和数据平台架构设计知识者优先考虑
数据挖掘工程师岗位职责12
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13
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14
职责：
1、负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的.需求分析、建模、实验模拟；
2、负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。
3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究，业务建模。包括业务模型、数据模型的生成和应用，关键算法的研究和开发。
任职要求：
1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础；
2、有较强的数据分析能力，逻辑思考、问题定位解决能力；
3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。
4、较强的数据处理和分析能力。
数据挖掘工程师岗位职责15
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
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