- 相关推荐
随着社会不断地进步，需要使用岗位职责的场合越来越多，一份完整的岗位职责应该包括部门名称、直接上级、下属部门、管理权限、管理职能、主要职责等。那么你真正懂得怎么制定岗位职责吗？下面是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责，希望对大家有所帮助。
数据挖掘工程师岗位职责1
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2
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3
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4
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5
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6
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.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;
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9
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10
职责：
1.从事精准医疗领域的大数据管理分析、BI数据挖掘;
2.熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的.脚本分析，以图形界面的方式呈现;
3.熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;
4.与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。
任职要求：
1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;
2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;
3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;
4、熟悉R、Python等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;
5、熟悉主流数据库Oracle、MySQL对NoSql有一定了解及应用经验;
6、有团队精神，能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师岗位职责11
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12
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。
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15
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。