數據挖掘工程師工作的職責（精選31篇）

數據挖掘工程師工作的職責 篇1

　　職責：

　　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。

　　任職要求：

　　1、計算機、統計學、數學相關專業，本科及以上學歷;

　　2、3年及以上相關工作經驗，985和211大學的優秀畢業生可放寬至2年以上;

　　3、熟悉PHM的應用背景、功能定義、系統架構、關鍵技術;

　　4、熟練掌握Python進行數據挖掘;會使用Java進行軟件開發者優先考慮;

　　5、熟悉常用數據挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)及其原理，并具備相關項目經驗;

　　6、熟悉數據倉庫，熟練使用SQL語言，有良好的數據庫編程經驗;

　　7、具備較強的獨立解決問題的能力，勤奮敬業、主動性和責任心強。

數據挖掘工程師工作的職責 篇2

　　職責：

　　1、參與數據ETL和數據倉庫治理;

　　2、參與大數據分析和挖掘，個性化推薦等系統的設計和開發;

　　3、負責數據挖掘、自然語言處理及預測等相關模型、算法的設計與開發;

　　4、參與BI等系統基礎數據支撐開發;

　　5、參與用戶畫像、用戶行為評分、行業指數、銷售預測等功能模塊的開發;

　　6、參與爬蟲等外部相關數據爬取。

　　任職要求：

　　1、熟悉概率論和統計方法;

　　2、掌握統計學習方法和機器學習算法者優先;

　　3、掌握JAVA，理解MapReduce開發思維，能獨立開發分布式計算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等腳本語言或應用開發者優先;

　　4、熟悉關系型數據庫MySQL等，了解NoSQL;

　　5、具備工程化思維，思考數據業務能夠全面謹慎;

　　6、具備快速學習的能力和業務理解力，對數據開發有濃厚的興趣，具備理解和整合算法的能力。

數據挖掘工程師工作的職責 篇3

　　職責：

　　1、根據公司自主產品需求，研究設計相應數據挖掘方案及算法，分析數據，設計方案，構建原型，快速實現對于數據分析、挖掘的需求;

　　2、深入分析汽車后服務應用數據，特別是時間序列內的連續數據，應用統計學、機器學習、數據挖掘等技術建立模型，形成診修技術分析報告或數據產品，并跟蹤產品運營落地;

　　3、負責診修行為、診斷過程、結果等數據與知識智推模型中的具體開發和應用。

　　任職要求：

　　1、本科以上學歷，數學、統計等相關專業背景，碩士或以上學歷優先;

　　2、4年以上相關工作經驗，精通SQL，熟練使用Hadoop/MongoDB/Spark進行數據處理加工;熟練掌握Python，Shell任一種腳本

　　3、有統計建模、機器學習(聚類、分類、回歸、貝葉期分類、神經網絡等)或數據挖掘應用的項目或研究經驗，能夠熟練運用python、R、spark任意一種進行建模;

　　4、具有大型電商類、網約車類、汽車后服務類等數據挖掘經驗者優先。

　　5、具有對時間序列進行數據挖掘經驗者優先。

數據挖掘工程師工作的職責 篇4

　　職責：

　　1、水務行業的數據分析、數據挖掘工作，包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析;

　　2、按需完成基礎數據的清洗、整合與去噪，為分析與建模提供支撐。

　　3、根據業務需求構建合適的算法及通過數據挖掘、機器學習等手段不斷優化策略及算法。

　　4. 跟蹤學習新的建模和數據挖掘技術，與同事共享知識和經驗。

　　任職要求：

　　1. 計算機、數學、物理等相關專業本科及以上學歷， 211、985高校優先

　　2.具有數據挖掘、機器學習、概率統計基礎理論知識，熟悉并應用過常用分類、聚類等機器學習算法;

　　3.熟練掌握R編程，熟悉數據庫開發技術，并有實際生產使用經驗者優先;

　　4. 學習能力強，擁有優秀的邏輯思維能力，工作認真負責，溝通能力良好，團隊合作意愿強，誠實、勤奮、嚴謹。

數據挖掘工程師工作的職責 篇5

　　職責：

　　1、負責時間序列分析類算法的維護和設計實現;

　　2、負責海量內容和業務數據的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果;

　　3、參與搭建和實現大數據平臺下的算法處理程序;

　　4、應用各種機器學習、數據挖掘技術進行數據分析與數據挖掘;

　　5、根據業務需求進行數學建模，設計并開發高效算法，并對模型及算法進行驗證和實現。

　　【職位要求】

　　1、20xx屆應屆畢業生，本科及以上學歷，985/211畢業院校優先考慮，計算機軟件、通訊相關專業;

　　2、熟悉linux操作，熟悉oracle數據庫及sql語言;

　　3、掌握數據分析/挖掘方法及相關算法;

　　4、有R語言開發能力優先;

　　5、有運營商數據分析，模型構建經驗優先。

數據挖掘工程師工作的職責 篇6

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇7

　　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職責 篇8

　　崗位職責:

　　1.負責銜接大數據平臺與前端的數據傳輸；

　　2.根據客戶需求設計大數據業務平臺架構、配置組件；

　　3.負責后臺服務的調試與測試，梳理接口文檔、開發文檔與測試文檔。

　　任職資格:

　　1.碩士以上，或較為優秀的本科生；后端開發經驗2年以上；

　　2.有基于b/s架構進行實際業務平臺開發的經驗，有to b軟件開發經驗更佳；

　　3.通用軟件開發基礎、軟件架構基礎、scrum敏捷開發方法，有大數據基礎更佳；

　　4.精通java或python語言，有rcp框架經驗更佳；熟練掌握mybatis、springcloud / springboot、node.js等框架，精通sql技術；了解以太網通信協議，熟悉websocket技術。熟練使用git，svn等工具；

　　5.學習能力強，勇于挑戰，代碼質量意識強，篤信“工程即魔法”。

數據挖掘工程師工作的職責 篇9

　　1、熟悉掌握業務系統功能，靈活制定不同業務的推廣策略，通過活動運營、內容運營等方式策劃并落地項目推廣方案，拓展系統用戶量及影響力。

　　2、熟悉公文寫作，配合完成工作匯報材料的撰寫及分析報告。

　　3、與企業及海關關系的協調和維護，強化合作關系，維護好項目參與方的'關系。

　　4、面向進出口企業開展調研，主動挖掘系統需求，進行需求分析，形成調研報告或業務需求報告。

　　5、項目管理相關工作，包括組織業務需求論證、項目立項、進度管理等根據項目管理規范開展相關工作。

　　6、完成領導交辦的其他工作事項。

數據挖掘工程師工作的職責 篇10

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇12

　　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職責 篇13

　　崗位職責:

　　1.從事數學建模及數據挖掘應用方法研究;

　　2.與開發部門配合實現相應的數據分析模塊的開發;

　　3.制定公司數據可管理體系,建產研究用數據平臺。

　　任職要求:

　　1.應用數學、統計學、計算機等專業碩士以上學歷;

　　2.具備常用機器學習、數據挖掘相關知識,會spark;

　　3.具備一種或多種開發語言(如scalapython java等)的.程序和算法開發能力,掌握常用數據結構和算法;

　　4.有視頻、地圖、文本、社交等大數據分析能力;

　　5.有工業數據分析工作經驗者優先。

數據挖掘工程師工作的職責 篇14

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇15

　　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職責 篇16

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇17

　　數據處理工程師崗位職責

　　數據處理工程師1）直接面對客戶，參與項目運作中數據處理，了解客戶軟硬件要求；

　　2）參與、協助數據收集和模型建構；

　　3）安裝、調試公司軟件在客戶端上線；

　　4）開發常用數據處理功能，幫助業務團隊提高工作效率；

　　5）與香港、新加坡和紐約團隊合作，為亞太地區技術服務提供支持�！び嬎銠C或軟件相關專業，本科及以上學歷；

　　·掌握兩門以及常見數據庫設計開發技術，mysql、oracle、sqlserver、hive等；

　　·具有參加過etl開發項目，處理過（大）數據經驗優先；

　　·工作細心、認真負責且善于溝通，能快速理解業務，對數據敏感，并能主導項目的進度，保證團隊產出。1）直接面對客戶，參與項目運作中數據處理，了解客戶軟硬件要求；

　　2）參與、協助數據收集和模型建構；

　　3）安裝、調試公司軟件在客戶端上線；

　　4）開發常用數據處理功能，幫助業務團隊提高工作效率；

　　5）與香港、新加坡和紐約團隊合作，為亞太地區技術服務提供支持。

數據挖掘工程師工作的職責 篇18

　　1、負責數據倉庫的設計、開發、部署、維護和優化;

　　2、參與公司項目數據庫架構設計,及相關文檔的撰寫;

　　3、協助開發完成數據庫表的設計以及SQL調優,給開發人員提供SQL調優指導;

　　4、負責數據庫技術規范建設。

數據挖掘工程師工作的職責 篇19

　　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

數據挖掘工程師工作的職責 篇21

　　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職責 篇22

　　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職責 篇23

　　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職責 篇25

　　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；

數據挖掘工程師工作的職責 篇26

　　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職責 篇27

　　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職責 篇28

　　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。

數據挖掘工程師工作的職責 篇29

　　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職責 篇30

　　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職責 篇31

　　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。