數據挖掘工程師工作的崗位職責(通用29篇)
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇1
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2
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3
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4
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、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.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10
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11
1、空間數據采集、內業處理;
2、電子地圖制作、配圖以及地圖服務發布;
3、編制空間數據建庫工作文檔;
4、對成果數據的分類整理、歸檔;
5、領導安排的其他工作任務。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇12
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇13
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14
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15
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
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崗位職責 篇18
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19
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20
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21
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22
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23
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24
1.數據庫軟件安裝、系統搭建、測試環境同步數據等;
2.數據庫日常檢查及維護,并形成文檔登記歸檔;
3.數據庫故障排除與應急處理;
4.數據庫性能分析及優化;
5.為各應用部門提供技術支持。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇25
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
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇26
1.針對用戶行為預測業務,負責用戶畫像、訂單特征體系建設,包括離線數據產出以及服務化;
2.針對用戶端上行為產出的實時數據流,挖掘實時特征并服務化;
3.針對客服場景,挖掘實時用戶行為異常以及進線異常;
4.針對智能客服場景用戶標簽挖掘,人群挖掘等工作,支持智能運營方向的業務;
5.負責開發并維護智能客服業務的特征服務系統。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇27
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崗位職責 篇28
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崗位職責 篇29
1、負責產品數據庫研發,參與系統整體架構設計;
2、根據產品目標負責相關業務的數據分析、建模、設計評審,跟進產品過程中數據庫設計;
3、負責產品模塊的數據層分析、設計、編碼、測試;
4、能夠獨立完成產品數據層開發任務,負責各類數據接口開發;
5、負責各類型數據操作處理和兼容問題;數據庫復雜SQL開發和調優。