數據挖掘工程師工作的崗位職責（精選32篇）
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇1
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崗位職責 篇2
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崗位職責 篇3
1、對海量業務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發現潛在規律，建立機器學習算法并優化;
2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;
3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷;
2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;
3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;
4、對統計學和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經驗;
6、有用戶行為分析、用戶建模、業務建模、數學建模經驗優先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的`能力，對數據敏感，良好的溝通能力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇4
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
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇5
(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崗位職責 篇6
職責：
(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崗位職責 篇7
職責：
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崗位職責 篇8
職責：
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崗位職責 篇9
職責：
1、對海量業務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發現潛在規律，建立機器學習算法并優化;
2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;
3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷;
2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;
3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;
4、對統計學和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經驗;
6、有用戶行為分析、用戶建模、業務建模、數學建模經驗優先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力，對數據敏感，良好的溝通能力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇10
職責：
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
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇11
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;
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇12
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇13
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
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇15
1、MySQL數據庫規劃、設計、監控維護、升級、備份、鏡像、容災;
2、數據庫服務器的安裝部署、性能優化、可靠性、容災方案制定等;
3、對數據庫性能分析與調優，排錯，保證數據安全;
4、負責對開發工程師的SQL語句進行優化;
5、配合研發制定數據庫技術方案，分庫分表策略，現有表結構優化，數據遷移方案;
6、負責Mysql自動化相關事宜;
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇16
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇17
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇18
1、針對海量用戶行為數據進行挖掘和建模，深入挖掘數據的業務價值。研究機器學習或統計學習領域的前沿技術，并能活學活用到項目中。
2、基于對汽車廣告投放業務及用戶的理解，參與精準營銷、個性化推薦等模型建設和領域研究，提升轉化率等業務指標。
3、根據業務需要采集相關數據，對原始數據進行ETL和歸類整理，并實現流程自動化。
4、其他大數據處理及項目開發工作等。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇20
1、負責生產環境Mysql數據庫系統高可用、高性能架構方案，分庫分表策略，數據庫擴展方案;
2、排查數據庫故障，分析和解決疑難問題，提出預防方案;
3、制定數據庫監控策略、備份策略、容災策略，探查系統潛在的問題和可能的性能瓶頸并進行優化;
4、對開發工程師的SQL語句進行審核及SQL優化;
5、負責redis、memcache等非關系數據庫的管理和擴展，能夠根據業務需求完成系統設計、架構設計工作;
6、參與前瞻性新技術研究，解決數據庫相關疑難問題。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇21
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崗位職責 篇22
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇23
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇24
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崗位職責 篇25
數據處理工程師（大數據項目）全成通信上海全成通信技術有限公司，全成通信，全成崗位職責：
1、負責大數據平臺的日常維護和監控
2、負責大數據項目日報發布工作
3、負責日報數據的統計
4、負責大數據項目日常數據的計算、分析和維護
任職要求：
1、一年以上相關工作經驗，有電信行業經驗者優先
2、熟悉linux和excel，熟練使用perl或者其他的'腳本語言
3、具有oracledll/dml技術的使用經驗
4、具有良好的團隊合作精神，有較強的學習能力、適應能力、溝通能力
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇26
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崗位職責 篇27
1、負責應用平臺維護，保證其有效運行;
2、負責業務數據的挖掘、整合以及分析模型的建立、優化和評估;為業務人員日常工作提供可靠而明確的數據支撐;
3、負責報表相關功能的設計、開發工作，并負責報表優化、維護、數據采集;
4、負責系統相關文檔的制定和編寫。
5、有實際的MY SQL或Oracle等數據庫開發相關工作經歷，具有高級工程師技術能力;
6、有良好的溝通協調能力，能與客戶及項目組同事有效的溝通;
7、能夠獨立分析客戶需求，并能針對客戶需求編寫需求分析、設計等技術方案;
8、熱愛軟件事業，具有較強的責任感,有快速掌握新技術和獨立解決技術問題的能力;
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇28
1.嵌入式bootloader，kernel開發；
2.工業通訊協議解析等；
3.windows/linux平臺網關應用層程序開發；
4.網關產品的軟件功能測試驗證；
5.工業網關產品軟件sdk及library開發。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇29
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇30
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇31
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
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇32
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