數據挖掘工程師工作的職責

數據挖掘工程師工作的職責（精選25篇）

數據挖掘工程師工作的職責 篇1

　　職責：

　　1、參與數據ETL和數據倉庫治理;

　　2、參與大數據分析和挖掘，個性化推薦等系統的設計和開發;

　　3、負責數據挖掘、自然語言處理及預測等相關模型、算法的設計與開發;

　　4、參與BI等系統基礎數據支撐開發;

　　5、參與用戶畫像、用戶行為評分、行業指數、銷售預測等功能模塊的開發;

　　6、參與爬蟲等外部相關數據爬取。

　　任職要求：

　　1、熟悉概率論和統計方法;

　　2、掌握統計學習方法和機器學習算法者優先;

　　3、掌握JAVA，理解MapReduce開發思維，能獨立開發分布式計算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等腳本語言或應用開發者優先;

　　4、熟悉關系型數據庫MySQL等，了解NoSQL;

　　5、具備工程化思維，思考數據業務能夠全面謹慎;

　　6、具備快速學習的能力和業務理解力，對數據開發有濃厚的興趣，具備理解和整合算法的能力。

數據挖掘工程師工作的職責 篇2

　　職責：

　　1、根據公司自主產品需求，研究設計相應數據挖掘方案及算法，分析數據，設計方案，構建原型，快速實現對于數據分析、挖掘的需求;

　　2、深入分析汽車后服務應用數據，特別是時間序列內的連續數據，應用統計學、機器學習、數據挖掘等技術建立模型，形成診修技術分析報告或數據產品，并跟蹤產品運營落地;

　　3、負責診修行為、診斷過程、結果等數據與知識智推模型中的具體開發和應用。

　　任職要求：

　　1、本科以上學歷，數學、統計等相關專業背景，碩士或以上學歷優先;

　　2、4年以上相關工作經驗，精通SQL，熟練使用Hadoop/MongoDB/Spark進行數據處理加工;熟練掌握Python，Shell任一種腳本

　　3、有統計建模、機器學習(聚類、分類、回歸、貝葉期分類、神經網絡等)或數據挖掘應用的項目或研究經驗，能夠熟練運用python、R、spark任意一種進行建模;

　　4、具有大型電商類、網約車類、汽車后服務類等數據挖掘經驗者優先。

　　5、具有對時間序列進行數據挖掘經驗者優先。

數據挖掘工程師工作的職責 篇3

　　職責：

　　1、水務行業的數據分析、數據挖掘工作，包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析;

　　2、按需完成基礎數據的清洗、整合與去噪，為分析與建模提供支撐。

　　3、根據業務需求構建合適的算法及通過數據挖掘、機器學習等手段不斷優化策略及算法。

　　4. 跟蹤學習新的建模和數據挖掘技術，與同事共享知識和經驗。

　　任職要求：

　　1. 計算機、數學、物理等相關專業本科及以上學歷， 211、985高校優先

　　2.具有數據挖掘、機器學習、概率統計基礎理論知識，熟悉并應用過常用分類、聚類等機器學習算法;

　　3.熟練掌握R編程，熟悉數據庫開發技術，并有實際生產使用經驗者優先;

　　4. 學習能力強，擁有優秀的邏輯思維能力，工作認真負責，溝通能力良好，團隊合作意愿強，誠實、勤奮、嚴謹。

數據挖掘工程師工作的職責 篇4

　　職責：

　　1、針對具體的業務場景需求、定義數據分析及挖掘問題;

　　2、使用統計學分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進行驗證、開發、改進和優化，實現數據挖掘的功能應用;

　　3、搭建高擴展高性能的數據分析模型庫，作為數據分析團隊的基礎工具;

　　4、完成領導安排的其他工作。

　　任職要求：

　　1、計算機、統計學、數學相關專業，本科及以上學歷;

　　2、3年及以上相關工作經驗，985和211大學的優秀畢業生可放寬至2年以上;

　　3、熟悉PHM的應用背景、功能定義、系統架構、關鍵技術;

　　4、熟練掌握Python進行數據挖掘;會使用Java進行軟件開發者優先考慮;

　　5、熟悉常用數據挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)及其原理，并具備相關項目經驗;

　　6、熟悉數據倉庫，熟練使用SQL語言，有良好的數據庫編程經驗;

　　7、具備較強的獨立解決問題的能力，勤奮敬業、主動性和責任心強。

數據挖掘工程師工作的職責 篇5

　　職責：

　　1、負責時間序列分析類算法的維護和設計實現;

　　2、負責海量內容和業務數據的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果;

　　3、參與搭建和實現大數據平臺下的算法處理程序;

　　4、應用各種機器學習、數據挖掘技術進行數據分析與數據挖掘;

　　5、根據業務需求進行數學建模，設計并開發高效算法，并對模型及算法進行驗證和實現。

　　【職位要求】

　　1、20xx屆應屆畢業生，本科及以上學歷，985/211畢業院校優先考慮，計算機軟件、通訊相關專業;

　　2、熟悉linux操作，熟悉oracle數據庫及sql語言;

　　3、掌握數據分析/挖掘方法及相關算法;

　　4、有R語言開發能力優先;

　　5、有運營商數據分析，模型構建經驗優先。

數據挖掘工程師工作的職責 篇6

　　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/行業對大數據產品的需求(應用場景)，利用數據分析結論提升客戶業務能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，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，負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;

　　5、基于需求分析/運營支持/商業報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業/產品分析模型并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，扎實的`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(如邏輯回歸、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、具有扎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臺有實踐經驗優先。

數據挖掘工程師工作的職責 篇7

　　1.負責linux平臺下應用軟件開發，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臺搭建工作；

數據挖掘工程師工作的職責 篇8

　　1.負責海量數據的分析開發工作;

　　2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議;

　　3.優化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;

　　4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;

　　5.參與相關數據標準和規范的制定。

數據挖掘工程師工作的職責 篇9

　　1.負責工業設備組網及數據采集方案設計；

　　2.負責設計方案所需傳感器、儀表選型，布線圖、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.負責現場數據采集相關軟硬件安裝調試；

　　5.負責和用戶現場對口協調、技術指導及現場培訓。

數據挖掘工程師工作的職責 篇10

　　1.負責公司產品的現場安裝，部署，優化;

　　2.負責數據庫集群的部署和配置升級;

　　3.定期進行性能檢測、分析、調優，數據備份、遷移，保障數據庫系統高效安全及穩定運行;

　　4.負責排查數據庫故障，分析和解決疑難問題，提出預防方案。數據庫故障處理與災難恢復;

　　5.對開發工程師的SQL語句進行審核，SQL優化，及時發現并處理高負載SQL;

　　6.負責客戶單位軟件系統的管理和日常維護，;

數據挖掘工程師工作的職責 篇11

　　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、包括但不限于風控模型、用戶畫像、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，深入挖掘和分析用戶行為，建設用戶畫像

　　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，并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、邏輯回歸、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生態分布式計算框架

　　—優秀的溝通能力，有創新精神，樂于接受挑戰，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

數據挖掘工程師工作的職責 篇12

　　•在行業擔任數據工程師或后端工程師超過4年

　　•您將了解數據倉庫的概念(建模，調整，維護)

　　•您非常精通SQL，并渴望指導和教其他SQL

　　•您精通Python或任何其他腳本語言和軟件開發

　　•您在分布式數據處理/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

數據挖掘工程師工作的職責 篇13

　　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，并做調優;

　　3、支持數據分析、挖掘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、對線性回歸，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制作;

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇14

　　1.數據采集系統和分布式爬蟲系統的架構設計和開發

　　2.對接外部數據服務商提供的數據及資訊服務，實現數據的'有效沉淀，建立數據服務評估機制

　　3.負責大規模文本、圖像、視頻數據的抓取、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，互聯網特征挖掘，發現它們的特點和規律

數據挖掘工程師工作的職責 篇15

　　1.負責直播業務相關數據倉庫的數據模型設計;

　　3.參與數據倉庫ETL流程設計、開發和優化，解決ETL過程相關技術問題;

　　3.參與項目規劃，數據采集設計，數據倉庫開發，模型開發，報表開發等;

　　4. 總結數據倉庫建模的方法，負責數據產品平臺化和系統化;

數據挖掘工程師工作的職責 篇16

　　1.根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理;

　　2.能夠快速根據項目需要學習并理解行業知識，并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作;

　　3.能夠使用SAS,SPSS,或R,Python等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的算法;

　　4.理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告;

　　5.了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等;

數據挖掘工程師工作的職責 篇17

　　(1)分析需求，完成相關數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

　　(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

　　(3)對數據進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支持;

　　(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.算法。

　　(5)參與項目成果匯編，對相關結果進行解讀和匯報。

　　任職要求：

　　(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟件專業優先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。

　　(3)熟悉數據分析過程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務;

　　(4)一定的數據挖掘/機器學習理論和技術基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。

數據挖掘工程師工作的職責 篇18

　　1、負責數據接入、數據提取、數據清洗、底層重構、業務主題建模等工作;

　　2、參與數據集市開發，用戶畫像標簽開發;

　　3、負責接口平臺、自助分析平臺等系統的建設和維護;

　　4、針對具體大數據應用場景，提供有效解決方案，并針對具體模型落地實施;

數據挖掘工程師工作的職責 篇19

　　1、負責每日的數據倉庫運維工作，保障數據的穩定性、一致性等;

　　2、參與數據倉庫的優化設計，如元數據、數據權限、調度優化;

　　3、負責數據質量和數據標準化的設計與開發;

　　4、負責滿足業務部門的日常業務提數與報表需求的開發。

數據挖掘工程師工作的職責 篇20

　　1、維護數據庫穩定運行，持續發現和解決潛在的問題；

　　2、負責數據庫的性能優化，使用新技術和新架構滿足日益增長的業務需求；

　　3、負責數據庫的監控系統設計，為開發團隊提供平臺支持；

　　4、負責數據庫的運維方面的相關工作，包括數據庫的安裝部署、壓力測試、備份恢復、知識庫管理等

　　5、負責數據庫進行容量規劃、架構設計，提高業務高可用性和容災能力；

　　6、負責數據庫相關工作的整體規劃，提供決策建議。

數據挖掘工程師工作的職責 篇21

　　1.負責海量數據的分析開發工作;

　　2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;

　　3.優化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;

　　4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;

　　5.參與相關數據標準和規范的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的.編碼習慣;

　　2.計算機、數學相關專業本科以上學歷;

　　3.2年以上數據挖掘及其相關經驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實際算法調優經驗 ;

　　4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規則/圖模型)等算法原理，具備實際的建模經驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經驗;

　　5.熟悉hadoop生態，具有spark/flink等實際開發經驗;

　　6.極強的數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價值，相關;

　　7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優先 ;

　　8.富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。

數據挖掘工程師工作的職責 篇22

　　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,建產研究用數據平臺。

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇23

　　1. 參加團隊會議與討論，并給予有意義的建議;

　　2. 協助后端團隊和架構師完成數據庫相關的設計與開發;

　　3. 協助業務部門抓取、分析數據。

數據挖掘工程師工作的職責 篇24

　　職責描述：

　　1、負責poi數據的屬性分析、處理和關系挖掘，構建地圖領域的知識圖譜。

　　2、負責nlp、數據挖掘、深度學習等方向的前沿算法研發，并結合地圖場景優化。

　　任職要求：

　　1、計算機、數學或相關專業，三年以上工作經驗。

　　2、熟悉數據結構和算法設計，熟練使用c++、python。

　　3、熟悉nlp、機器學習、數據挖掘領域的常用算法與工具，對前沿技術保持熱情。

　　4、良好的.分析和解決問題能力，能獨立承擔研發工作。

　　5、有地圖數據優化工作背景優先。

　　團隊介紹

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數據挖掘工程師工作的職責 篇25

　　崗位職責:

　　1.負責銜接大數據平臺與前端的數據傳輸；

　　2.根據客戶需求設計大數據業務平臺架構、配置組件；

　　3.負責后臺服務的調試與測試，梳理接口文檔、開發文檔與測試文檔。

　　任職資格:

　　1.碩士以上，或較為優秀的本科生；后端開發經驗2年以上；

　　2.有基于b/s架構進行實際業務平臺開發的經驗，有to b軟件開發經驗更佳；

　　3.通用軟件開發基礎、軟件架構基礎、scrum敏捷開發方法，有大數據基礎更佳；

　　4.精通java或python語言，有rcp框架經驗更佳；熟練掌握mybatis、springcloud / springboot、node.js等框架，精通sql技術；了解以太網通信協議，熟悉websocket技術。熟練使用git，svn等工具；

　　5.學習能力強，勇于挑戰，代碼質量意識強，篤信“工程即魔法”。