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在現在的社會生活中，很多地方都會使用到崗位職責，崗位職責具有提高內部競爭活力，更好地發現和使用人才的作用。我敢肯定，大部分人都對制定崗位職責很是頭疼的，下面是小編幫大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
數據挖掘工程師崗位職責1
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
數據挖掘工程師崗位職責2
1、負責主線橋梁、各種城市立交等常規跨徑橋梁設計；
2、橋梁結構整體和局部分析計算，完成計算分析報告；
3、制訂和實施項目技術方案，解決橋梁工程施工中的技術問題，提供相關技術咨詢意見；
4、熟練運用橋梁博士、Midas、Ansys及CAD及相關軟件，有編程基礎者優先；
5、短期出差，與委托方或承包方進行技術交流；
6、完成公司領導交辦的其他工作。
數據挖掘工程師崗位職責3
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、SparkSQL、SparkMlib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.BashShell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。
數據挖掘工程師崗位職責4
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。
數據挖掘工程師崗位職責5
職責：
1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。
2.負責規劃數據挖掘的整體流程，并參與用戶產品和數據產品的決策。
3.與業務部門密切配合，尋求數據層面的業務價值，利用數據分析結論推動產品優化。
4.帶領團隊對于產品數據進行分析，指導工程師完成數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發。
5.技術團隊的.管理，制定開發規范，撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。
任職要求：
1.計算機、數學、統計等相關專業本科以及以上學歷;兩年及以上工作經驗。
2.具備良好的數據結構和算法基礎。
3.熟練掌握數據挖掘算法模塊關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析里的經典算法。
4.熟悉深度學習里的經典神經網絡，包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用編程語言。
6.熟悉分布式數據處理系統的開發，Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解機器學習應用于實際問題的完整流程，有相關實際項目經驗。
數據挖掘工程師崗位職責6
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。
數據挖掘工程師崗位職責7
職責：
1、根據銀行、保險、互聯網金融等行業客戶對大數據的需求，通過大數據挖掘技術研究客戶本質屬性，進行針對性數據分析；
2、深入理解內部與外部各種數據的數據結構，應用先進的`統計建模、數據挖掘、機器學習方法，進行清洗、分析、建模，完成數據的產品轉化設計，并不斷完善和優化模型；
3、通過數據分析手段，描述業務特征，結合市場行業狀況，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動業務發展。
崗位要求：
1、本科學歷及以上
2、本科學歷需3—4年工作經驗，碩士及以上可放寬至2年
3、統計學、計量經濟學、數學專業優先，
4、熟悉2種以上分析開發工具：Python、R、SAS等，熟悉兩種及以上數據庫：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語句；
5、熟悉常用數據挖掘、機器學習算法，有金融業相關的數據挖掘項目經驗為佳；
6、具有良好的溝通和快速學習能力，能夠快速、準確地理解需求，并將業務需求轉換為數據模型。
數據挖掘工程師崗位職責8
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。
數據挖掘工程師崗位職責9
1、負責技術團隊的培養，團隊管理工作；
2、負責系統集成項目方案設計和實施工作；
3、負責撰寫售前技術方案及招投標文件工作；
4、負責項目實施管理并提供相關技術支持；
5、負責客戶的技術咨詢及解答工作。
數據挖掘工程師崗位職責10
職責:
1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;
2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;
3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;
4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;
5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;
6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;
7、完成安排的各項工作，與其他部門合作。
崗位要求：
1、數學、統計、金融、科技管理、計算機等相關專業，博士學歷優先;
2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語言，熟練掌握Linux各項操作指令;
4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經驗者尚佳;
5、掌握機器學習的基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優先;
6、掌握關系型數據庫的.基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;
7、在醫療信息化從事產品開發工作者優先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優先;
8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;
9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業務和開發人員討論并快速理解需求。
數據挖掘工程師崗位職責11
職責：
1、利用數據挖掘、機器學習相關知識和算法，解決工廠業務需求，驅動業務數字化；
2、利用數據處理和挖掘相關知識實現工廠KPI要求，包括生產線IDC降低，預測性維護等數據挖掘的多方面應用場景實現；
3、負責數據挖掘項目管理，進度把控，同時針對工廠各方面需求推廣數據挖掘和機器學習的.主流應用算法和工具，并制定相關的規范和標準；
4、針對數據挖掘涉及的數據庫和業務相關硬件網絡架構的搭建和日常運維支持；
崗位要求：
1、本科或以上學歷，數學、計算機或者信息工程等相關專業。
2、有工業領域或AI領域數據分析處理或者相關行業一年及以上工作經驗。
3、熟悉運用各種常用算法和數據結構，有聚類、分類、回歸等數據挖掘工作經驗優先考慮；
3、熟悉Linux平臺上的編程環境，至少掌握R/Python/C#一門編程語言，有項目應用優先考慮
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一種數據庫，有項目實踐者優先考慮
5、熟悉Hadoop架構、網絡通信和數據平臺架構設計知識者優先考慮
數據挖掘工程師崗位職責12
崗位職責：
負責團隊現有算法的優化，代碼實現以及移植
負責算法計算性能優化，并推動其上線應用
基于大規模用戶數據，以效果為目標，建立并優化系統的基礎算法和策略
應用機器學習等尖端技術，針對海量信息建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中；
跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中
協助其它技術人員解決業務及技術問題
任職資格：
熟練使用Java、python、scala語言（至少一門），熟悉面向對象思想和設計模式
具備一年以上機器學習理論、算法的研究和實踐經驗
擅長大規模分布式系統。海量數據處理。實時分析等方面的算法設計。優化
熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架
具備分布式相關項目研發經驗（如分布式存儲/分布式計算/高性能并行計算/分布式cache等）
熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，并具備多年的實際工作經驗
對數據結構和算法設計有深刻的理解
具有良好的分析問題和解決問題的能力，有一定數學功底，能針對實際問題進行數學建模
良好的邏輯思維能力，和數據敏感度，能能夠從海量數據中發現有價值的規律
優秀的.分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情
良好的團隊合作精神，較強的溝通能力
數據挖掘工程師崗位職責13
職責：
1、整合基礎業務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護；
2、負責數據集市規劃，開發及維護；
3、處理各業務模塊數據需求，為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議；
4、負責搭建并完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支持；
5、負責數據分析和應用相關的`業務系統建設，編寫對應系統開發需求，并完成系統測試及應用推廣。
職位要求
1、兩年以上工作經驗，本科以上學歷，計算機相關專業優先；
2、具有良好統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的數據分析能力；
3、精通SQLPython語言，有銀行數據倉庫，數據集市開發經驗者優先；
4、具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫數據分析報告；
5、具備開闊的互聯網業務思維，對數據敏感，有較好的業務開拓和溝通表達能力。
數據挖掘工程師崗位職責14
職責：
1、負責數據挖掘領域的分析研究，包括數據挖掘算法的分析研究，特定工程的數據挖掘模型的需求分析、建模、實驗模擬；
2、負責數據挖掘系統的.開發，包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。
3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業務建模。包括業務模型、數據模型的生成和應用，關鍵算法的研究和開發。
任職要求：
1、具有深厚的統計學、數學和數據挖掘知識基礎；
2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問題定位解決能力；
3、具有良好的溝通能力和團隊協作精神。
4、較強的數據處理和分析能力。
數據挖掘工程師崗位職責15
職責：
1、負責業務數據建模、數據分析及關鍵機器學習算法的.設計與實現
2、編寫算法設計各階段的相關文檔，撰寫相關專利；
3、負責基于大數據平臺的相關算法實現及優化
崗位要求：
1、本科學歷及以上，計算機、醫學統計或相關專業
2、數學基礎扎實，在數據挖掘、機器學習算法研究有較為豐富的知識積累和一定的實際項目經驗。
3、熟悉大數據存儲與分析基礎理論和算法，有智能數據挖掘系統開發經驗者優先；
4、有醫療數據分析經驗優先
5、樂于接受挑戰，學習能力強，勤奮肯干，有責任心
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