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数据挖掘工程师岗位职责
更新时间:2023-05-12 13:11:01
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数据挖掘工程师岗位职责(合集15篇)

  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。