數據挖掘工程師工作的崗位職責模板（精選13篇）

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇1

　　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模板 篇2

　　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模板 篇3

　　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模板 篇4

　　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模板 篇5

　　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模板 篇6

　　1. 熟悉產品技術特點和施工工藝流程;根據不同施工項目，分別制定出相應的施工質量檢測和驗收標準;

　　2. 配合產品經理全程跟進現場施工過程，做好施工過程的施工質量監督和質量記錄，有效控制施工過程中影響質量的因素，確保施工滿足規定的要求，保證施工質量合格;

　　3. 及時向領導匯報施工質量問題,并協同主管和產品經理制定質量事故的返修方案和改進措施。

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇7

　　職責：

　　1) 配合業務伙伴推動思邁特數據挖掘產品的銷售，負責售前階段的客戶需求調研、需求分析，完成項目售前方>案的制作、招投標支持以及產品演示;

　　2) 理解客戶具體業務需求，利用思邁特數據挖掘軟件，提供明確的大數據分析應用解決方案;

　　3) 負責具體數據挖掘需求的落地實施工作，進行項目現場業務技術支持、與客戶進行技術溝通;

　　4) 整理行業案例，深入研究分析市場需求趨勢、行業知識及發展方向，并進行行業案例與解決方案的包裝和推廣;

　　5) 具有良好的溝通表達能力，抗壓能力強，責任心強，接受短期出差;

　　崗位要求：

　　1) 本科以上學歷，計算機、軟件、數學、統計相關專業畢業，數學功底扎實及研究生學歷者優先考慮，2年以上

　　數據挖掘相關工作經驗;;

　　2) 具備大量數據挖掘經驗，具備項目建模經驗，有自然語言處理、文本分析經驗尤佳;

　　3) 能快速理解客戶需求、解決方案編制、模型開發;

　　4) 至少熟練一門數據挖掘工具，如Python，R等，同時具有Java開發能力優先;

　　5) 精通數據挖掘和機器學習算法，對深度學些有一定的了解以及應用;

　　6) 熟悉Linux開發環境，良好的系統編程、數據結構、算法基礎、系統設計能力;

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇8

　　職責：

　　1、根據項目要求，開展需求調研，完成調研報告和需求規格說明書;

　　2、向開發工程師提供咨詢、指導、解釋業務需求，向用戶匯報系統功能;

　　3、整理和分析客戶需求，對其分類匯總和實現預估，提出需求分析報告和實現計劃要求;

　　4、參與整個項目開發流程，負責需求開發與跟蹤，完成需求變更的控制與管理，與開發測試團隊一起保證最終項目符合預定的需求;

　　5、指導測試工程師根據測試需求，組建測試環境的工作。

　　任職資格

　　1、計算機或通訊相關專業本科以上學歷，本科畢業4年以上，碩士畢業1年以上;

　　2、兩年以上終端軟件開發工作經驗;

　　3、具有較強的溝通能力，邏輯思維能力和文檔編寫能力;

　　4、掌握需求分析方法，熟悉需求管理和研發過程管理，具有較好的開發經驗;

　　5、較強的責任心及團隊合作精神，能夠承擔工作壓力;

　　6、有大數據項目需求分析實踐者優先。

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇9

　　職責：

　　1.負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作;

　　2.負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化;

　　3.能指導較低職位的工程師完成工作;

　　4.能與高校科研機構進行協同創新。

　　任職資格：

　　1. 模式識別/人工智能/計算機相關專業，本科或以上學歷;3年以上工作經驗;

　　2. 正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力;

　　3. 精通Java、Python語言，熟悉linux基本開發環境;

　　4. 精通NLP相關領域知識，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等;

　　5. 具有NLP實戰經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先;熟悉Hadoop、 Spark、Storm等分布式處理框架者更佳;

　　6.熟悉Git，SVN等通用工具;

　　7. 對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇10

　　1、 設計數字化運營指標體系，監控數據指標，通過數據及時發現業務異常，并產出數字化運營分析報告，分析業務狀況。

　　2、 數據分析。根據業務主題，獨立設計數據分析報告，抓取數據并進行分析，并最終產出數據分析報告，如用戶畫像分析、運營效果分析、線上活動分析、用戶生命周期研究、競品分析、產品銷售分析，等。

　　3、 制作部門數據報表，對數據可視化方面有經驗，能夠設計美觀的數據報表。并能夠使用常用的BI工具進行數據可視化，如tableau、PowerBI，等。

　　4、 負責部門數據平臺、業務數據的準確性測試，對數據敏感，能夠從數據邏輯層面發現數據異常，并從邏輯和技術的角度提出數據驗證方案，并進行驗證。如果數據出現異常，及時與相關部門溝通解決。

　　5、 具有Python開發經驗，能夠進行數據自動化報表的開發，其中涉及到數據爬蟲、數據清洗、數據入庫、指標加工計算、數據圖表繪制，等，對前端開發也有了解者優先。

　　6、 科技產品數據埋點的設計，與研發和外部門溝通協調并推動研發落地。

　　7、 承擔其他數據工作(如數據指標梳理、數據提取、數據文檔編寫，等)。

　　8、 完成領導交辦的其他工作。

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇11

　　1.負責數據收集整理分析，對多種數據源進行深度分析，利用ETL工具或者開發程序完成數據抽取、清洗、轉換、裝載

　　2.負責ETL流程的優化及解決ETL相關技術問題，開發Kettle處理插件并能根據業務需求修改Kettle源碼

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇12

　　職責：

　　1、負責與項目客戶溝通和交流需求，進行需求過濾和反饋，組織溝通會議，進行客戶需求的撰寫和確認;

　　2、負責產品需求調研、需求收集、競品分析和整理工作;

　　3、負責編寫需求說明書，制作需求原型，以及需求確認;

　　4、向開發、設計、測試團隊傳達需求，確保需求傳遞的準確性和及時交付，以及進行需求驗證;

　　5、協助產品經理進行產品的需求分析及其他事務性工作。

　　崗位要求：

　　1、本科及以上學歷，計算機軟件等專業優先，3年以上需求分析經驗;

　　2、理解面向對象思想，承擔過需求分析和設計工作，有較好的業務理解能力和系統分析能力;

　　3、了解軟件需求工程的基本理論，掌握需求分析過程的方法論、工具，較強的業務分析、業務建模、需求把控能力，可以獨立進行需求開發(需求獲取、需求分析、需求分析文檔、需求驗證)和需求管理過程，能獨立編寫需求分析、設計文檔;

　　4、熟練使用XMind、Visio、AxureRP等產品原型設計軟件;

　　5、具備良好的溝通表達、分析、理解和解決問題的能力。

　　6、英語能力強優先，有參與過競標工作經驗優先。

數據挖掘工程師工作的崗位職責模板 篇13

　　1、企業基礎信息調查。

　　2、污染源調查。

　　3、對數據進行分析計算整理，編寫廢水、廢氣技術方案。

　　4、和甲方技術部門能充分有效溝通，確定完善的技術路線。

　　5、協助工程部確定工程安裝場地，確定設備，儀表，管道，閥門及其配件的選型，完成工藝流程圖、場地基礎圖、非標設備加工圖、設備布置圖、管路布置圖等設計安裝圖紙，圖紙交底，監制非標設備制造加工。

　　5、編制調試方案，安裝完成后根據調試方案進行設備單機調試、聯動調試，調試完成后編寫調試報告，整理移交竣工資料。

　　6、了解設計規范，了解最新環保法規以及行業環保標準和規范。