数据挖掘工程师工作的岗位职责（精选20篇）
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇1
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇2
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
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇3
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;
3.2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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇4
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇5
(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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇6
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇7
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇8
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
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇9
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;
3.2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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇10
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇11
岗位职责:
1.从事数学建模及数据挖掘应用方法研究;
2.与开发部门配合实现相应的数据分析模块的开发;
3.制定公司数据可管理体系,建产研究用数据平台。
任职要求:
1.应用数学、统计学、计算机等专业硕士以上学历;
2.具备常用机器学习、数据挖掘相关知识,会spark;
3.具备一种或多种开发语言(如scalapython java等)的.程序和算法开发能力,掌握常用数据结构和算法;
4.有视频、地图、文本、社交等大数据分析能力;
5.有工业数据分析工作经验者优先。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇12
1.高质量地完成集团内外各类数据生产集成、数据分析应用建设工作，涉及投研、市场、ERP、全球金融资讯等四个业务领域方向;
2.需求及源系统数据分析，完成数据仓库/EDM等系统数据模型及应用模型设计、数据Mapping规则文档撰写、开发、自测及上线部署;
3. 数据质量稽核、问题分析及处理,优化数据处理程序;
4. 洞察数据、满足业务场景需求。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇13
1.负责公司产品的现场安装，部署，优化;
2.负责数据库集群的部署和配置升级;
3.定期进行性能检测、分析、调优，数据备份、迁移，保障数据库系统高效安全及稳定运行;
4.负责排查数据库故障，分析和解决疑难问题，提出预防方案。数据库故障处理与灾难恢复;
5.对开发工程师的SQL语句进行审核，SQL优化，及时发现并处理高负载SQL;
6.负责客户单位软件系统的管理和日常维护，;
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇14
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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇15
1、负责数据仓库（HADOOP）ETL工作以及数据运营；
2、负责数据产品的业务需求梳理、数据开发以及维护；
3、负责数据仓库的'维度建模以及设计相关的脚本调度；
4、负责维度模型的数据处理的脚本开发，程序开发以及接口对接。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇16
岗位职责：
1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的发展;
2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;
3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的发展及产品的设计进行海量数据支持;
4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。
任职要求：
1、热爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深入的认识;
2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有一定工作经验，;
3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论知识和经验;
4、熟悉Linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;
5、熟悉常用的数据分析工具，有基于Hadoop的云计算平台，HBase及类似的NoSQL存储, MySQL,和BI系统等实践经验;
6、熟悉互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解,对业务变化有敏锐的洞察力;
7、有较强的对业务理解与分析能力，了解业务规划与策划能力以及相应经验;
8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;
9、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，能够承受较大工作压力;
10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇17
岗位职责：
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、Spark SQL、Spark Mlib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Bash Shell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。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇18
岗位职责：
深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;
负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;
负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;
参与公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;
负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;
配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;
任职要求：
大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;
两年以上数据建模经验;
数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟悉HBase、MongoDB等非结构化数据库;
熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;
熟悉R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。
熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇19
数据处理工程师（大数据项目）全成通信上海全成通信技术有限公司，全成通信，全成岗位职责：
1、负责大数据平台的日常维护和监控
2、负责大数据项目日报发布工作
3、负责日报数据的统计
4、负责大数据项目日常数据的计算、分析和维护
任职要求：
1、一年以上相关工作经验，有电信行业经验者优先
2、熟悉linux和excel，熟练使用perl或者其他的'脚本语言
3、具有oracledll/dml技术的使用经验
4、具有良好的团队合作精神，有较强的学习能力、适应能力、沟通能力
数据挖掘工程师工作的岗位职责 篇20
1、负责数据仓库的设计、开发、部署、维护和优化;
2、参与公司项目数据库架构设计,及相关文档的撰写;
3、协助开发完成数据库表的设计以及SQL调优,给开发人员提供SQL调优指导;
4、负责数据库技术规范建设。