數據挖掘工程師崗位職責

數據挖掘工程師崗位職責（精選33篇）

數據挖掘工程師崗位職責 篇1

　　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

數據挖掘工程師崗位職責 篇2

　　崗位職責：

　　業務數據的收集整理和分析;

　　負責公安、交通領域的業務建模和算法設計;

　　分析項目數據需求，完成系統中數據分析模塊的設計、實現和測試;

　　設計、構建和優化基于大數據的存儲平臺架構，編寫相關技術文檔;

　　設計并實現基于開源項目(Cobar，Spark等)的海量數據集成與處理平臺;

　　為其他部門提供數據分析支撐。

　　任職資格：

　　計算機相關專業;

　　熟悉數據挖掘算法，對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;

　　熟練掌握Hadoop、Spark生態系統組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相關大數據架構,開發成功案例;

　　熟練的使用、開發ETL工具經驗，有數據庫建模ER建模經驗優先;

　　有海量數據BI或數據挖掘項目實施和管理經驗，對數據挖掘理論方法有一定了解者優先;

　　熟悉的Bash Shell和Python等腳本編程能力;

　　強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。

數據挖掘工程師崗位職責 篇3

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責 篇4

　　崗位職責：

　　深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;

　　負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學習算法的并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;

　　參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;

　　負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;

　　配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;

　　兩年以上數據建模經驗;

　　數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

　　熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數據計算框架者優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇5

　　崗位職責：

　　1.參與金融大數據平臺系統和算法的研發和優化;

　　2.基于大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;

　　3.與業務部門溝通合作，將數據模型應用于實際業務。

　　任職要求：

　　1.計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;

　　2.具有良好的商業敏感度和優秀的數據分析技能，能夠開發創新而實際的.分析方法以解決復雜的商業問題。

　　3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。

　　4.熟悉深度神經網絡和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。

　　5.在語義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等)有過深入的工作與研究。

　　6.較強的自學能力.優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。

　　7.具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;

　　8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;

　　9.有互聯網公司.大型金融企業和大型IT企業工作經歷的優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇6

　　崗位職責：

　　1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;

　　2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值,構建公司核心競爭力;

　　3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;

　　4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。

　　任職要求：

　　1、熱愛數據,對數據及邏輯關系敏感,并對數據體系有深入的認識;

　　2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業，有一定工作經驗，;

　　3、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;

　　4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;

　　5、熟悉常用的數據分析工具，有基于Hadoop的云計算平臺，HBase及類似的NoSQL存儲, MySQL,和BI系統等實踐經驗;

　　6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業務形態與商業模式有深入的理解,對業務變化有敏銳的洞察力;

　　7、有較強的對業務理解與分析能力，了解業務規劃與策劃能力以及相應經驗;

　　8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

　　9、善于創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

　　10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位職責 篇7

　　1、參與數據倉庫建設，負責數據倉庫模型設計；

　　2、開發高質量可擴展的底層數據倉庫體系；

　　3、負責數據倉庫系統與業務系統的接口設計和確認工作；

　　4、負責數據平臺相關的管理工作，如數據研發規范、數據質量及穩定性保證等建設；

　　5、參與公司各個業務線BI、數據產品與應用的數據研發，發覺數據潛在價值。

數據挖掘工程師崗位職責 篇8

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責 篇9

　　1、負責數據倉庫（HADOOP）ETL工作以及數據運營；

　　2、負責數據產品的業務需求梳理、數據開發以及維護；

　　3、負責數據倉庫的'維度建模以及設計相關的腳本調度；

　　4、負責維度模型的數據處理的腳本開發，程序開發以及接口對接。

數據挖掘工程師崗位職責 篇10

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責 篇11

　　•識別，分析和解決計劃支持問題。

　　•與BU利益相關者合作，確定并優先考慮數據和統計要求，包括要收集的特定數據元素。

　　•協助開發和實施數據庫，數據收集系統/工具，數據分析以及其他優化統計效率和質量的策略(包括確定流程改進以更好地滿足業務需求)。

　　•分析大量數據集，提出有見地的業務建議。

　　•通過查看報告和績效指標來確定和糾正數據收集問題，從而確保數據的準確性和完整性。

　　•識別，分析，解釋和建模數據湖中數據的趨勢或模式。

　　•為各種受眾設計和生成準確有效的統計數據可視化產品和報告。

　　•通過促進技術和非技術利益相關者之間的溝通，確保技術團隊了解計劃和業務工作的短期和長期目標

　　•準時交付優質，易懂，明確的產品。

　　•參與構建機器學習策略平臺。

　　•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

　　•促進技術和非技術利益相關者之間交流的能力

　　•出色的書面和口頭交流能力。

數據挖掘工程師崗位職責 篇12

　　1、負責大數據平臺搭建及數據倉庫建模；

　　2、負責數據庫管理及數據優化；

　　3、利用大數據相關技術實現對數據的分析、挖掘、處理、及數據可視化等相關工作；

　　4、維護大數據平臺并能解決相關問題，保障平臺正常運行；

　　5、學習和研究新技術以滿足系統需求。

數據挖掘工程師崗位職責 篇13

　　1、進行GIS數據建庫和數據處理方案的設計和實現;

　　2、運用相關GIS軟件進行數據空間化處理建庫;

　　3、進行影像識別及處理;

　　4、進行數據采集處理建庫項目管理。

數據挖掘工程師崗位職責 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

數據挖掘工程師崗位職責 篇15

　　1.高質量地完成集團內外各類數據生產集成、數據分析應用建設工作，涉及投研、市場、ERP、全球金融資訊等四個業務領域方向;

　　2.需求及源系統數據分析，完成數據倉庫/EDM等系統數據模型及應用模型設計、數據Mapping規則文檔撰寫、開發、自測及上線部署;

　　3. 數據質量稽核、問題分析及處理,優化數據處理程序;

　　4. 洞察數據、滿足業務場景需求。

數據挖掘工程師崗位職責 篇16

　　任職要求：

　　1、軟件、計算機、通訊等理工科相關專業本科及以上學歷；

　　2、具有3年配置管理或產品數據管理經驗；

　　3、熟悉計算機與網絡管理；

　　4、熟悉配置管理與產品數據管理知識，熟練掌握svn、plm等數據管理平臺的`操作與管理；

　　5、熟悉系統與信息安全知識；

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責 篇17

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責 篇18

　　1、參與部門項目的售前工作，參與現場交流，深入挖掘用戶需求，編寫投標方案，參與投標;

　　2、完成所負責項目的需求規格說明書的編寫，并向項目組開發人員和測試人員講解需求，如需求發生變化及時調整需求。

　　3、完成所負責項目的概要設計，并解決項目進展過程中的需求與設計問題;

　　4、可承擔部分項目經理的職責，組織相關資源對項目工作進行計劃/控制/調整;

數據挖掘工程師崗位職責 篇19

　　1、利用數據倉庫建模及相關技術，參與數據倉庫模型的設計。

　　2、參與企業級大數據倉庫項目的落地開發。

　　3、參與企業級主數據管理項目的實施落地。

　　4、利用hadoop生態相關技術，負責大數據中心的'數據處理流程，包括數據清洗、融合、統計、挖掘等。

數據挖掘工程師崗位職責 篇20

　　1、3年以上etl開發經驗，熟悉etl開發規范和流程；

　　2、熟練使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一個或多個，有開發、維護經驗；

　　3、熟練編寫存儲過程，擅長sql優化；

　　4、熟悉oracle、sqlserver等常用數據庫中的`一個或多個；

　　5、熟悉perl、shell腳本，linux操作系統；

　　6、有大型數據倉庫、bi相關項目的開發經驗，精通架構、建模者優先；

　　7、熟練使用erwin或powerdesigner等進行數據建模；

　　8、以下經驗優先考慮：流式處理、日志處理、數據倉庫全日制本科以上學歷（985/211），計算機科學與技術/軟件工程/數據相關專業

　　1、3年以上etl開發經驗，熟悉etl開發規范和流程；

　　2、熟練使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一個或多個，有開發、維護經驗；

　　3、熟練編寫存儲過程，擅長sql優化；

　　4、熟悉oracle、sqlserver等常用數據庫中的一個或多個；

　　5、熟悉perl、shell腳本，linux操作系統；

　　6、有大型數據倉庫、bi相關項目的開發經驗，精通架構、建模者優先；

　　7、熟練使用erwin或powerdesigner等進行數據建模；

　　8、以下經驗優先考慮：流式處理、日志處理、數據倉庫

數據挖掘工程師崗位職責 篇21

　　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;

數據挖掘工程師崗位職責 篇22

　　1.依據項目需求建構數據萃取與轉換流程

　　2.挖掘數據特征，進行數據和特征融合

　　3.搭建數學模型，并對模型進行檢驗評估

　　職位要求：

　　1、計算機、數學、統計、人工智能等相關專業的碩士或以上學歷;

　　2、二年以上數據挖掘、機器學習相關工作經驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數據分析工具者優先;

　　3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習算法;

　　4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅動，并且具備較強的學習能力、創新應用能力及溝通協調能力，有良好的'團隊合作意識;

　　5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優先

數據挖掘工程師崗位職責 篇23

　　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

　　主要支持北京崗位

　　對地圖（無人駕駛）、廣告（廣點通）、快報感興趣的歡迎勾搭

數據挖掘工程師崗位職責 篇24

　　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；

數據挖掘工程師崗位職責 篇25

　　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;

數據挖掘工程師崗位職責 篇26

　　1.負責企業級數據倉庫設計、規劃、建設、實施、管理,數據倉庫架構設計與數據開發，創建數據倉庫、數據集市

　　2.熟悉數據倉庫領域知識，從架構和技術層面參與建設數據倉庫，包括元數據管理、數據質量、主數據管理、性能優化和調優。

　　3.負責數據倉庫平臺相關數據管理工作，如研發規范、質量規范、保障規范的制定與推動實施落地

　　4.配合和協助數據分析/數據挖掘形成底層/中間層的業務邏輯切片

數據挖掘工程師崗位職責 篇27

　　相關文件的定義和編寫

　　2.生產良率和拋料率的監控和改善

　　3.生產異常的分析解決

　　4.技術人員的班別安排

　　5.設備保養的'安排和作業follow

　　6.設備故障維修&coordinator

　　7.配合新產品導入或者其他需求的試產驗證

　　8.主管交付的其他事項

數據挖掘工程師崗位職責 篇28

　　1、基于大數據平臺的海量數據，負責業務相關的數據挖掘研發，及定向相關技術研發;

　　2、負責大數據可視化研究及平臺構建及優化工作;

　　3、負責數據挖掘分析體系的建設，并建立和規范數據挖掘模型標準;

　　4、協助項目團隊做好數據和應用的對接，完成項目的執行及交付;

　　5、配合架構師進行技術攻關和核心挖掘算法改善。

數據挖掘工程師崗位職責 篇29

　　職責描述：

　　1、負責文本數據處理，如格式轉換、分詞處理、實體抽取、專業詞典整理等；

　　2、自然語言處理相關工具開發；

　　3、協助訓練nlp模型。

　　任職要求：

　　1、計算機相關專業（本科2年以上）；

　　2、精通c/c++或java，熟悉python、bash？shell等腳本語言；

　　3、熟悉正則表達式，了解常用分類、聚類算法及相應工具；

　　4、熟悉使用基本分類、聚類算法及相應工具；

　　5、具備nlp相關工作（特別是數據處理與分析）經驗，了解nlp基本知識；

　　6、其他：耐心、細致；較強的邏輯思維能力；性格踏實穩定，抗壓能力強。

數據挖掘工程師崗位職責 篇30

　　1、學習并理解勵步云學業務及系統，根據業務部門需求對公司各項業務數據進行統計分析，出具相關報表；

　　2、進行數據倉庫設計、模型開發、數據質量校驗，報表開發；

　　3、進行數據差異分析，找出統計口徑、數據錯誤、操作錯誤等造成的差異原因；

　　4、進行數據查詢優化，解決跑數性能問題。

數據挖掘工程師崗位職責 篇31

　　1.從事GIS數據制作、分析、數據管理等工作;

　　2.編寫工作總結和作業流程等文件;

　　3.通過已經完成的矢量化成果和表格數據庫入庫和檢查工作;

　　4.利用軟件對圖形和屬性進行檢查，并進行錯誤修改;

　　5.其他數據制作處理工作。

數據挖掘工程師崗位職責 篇32

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責 篇33

　　1.負責數據分析,數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發;

　　2.負責公司產品各階段數據的整理、分析、挖掘及提交數據報告，重點對車輛行為數據進行分析和挖掘，利用數據分析結論推動業務產品的優化;

　　3.對海量業務數據進行整合、分析挖掘，挖掘產品以及用戶潛在信息，為營銷、運營及決策提供業務分析及數據支持。