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在生活中，很多情况下我们都会接触到岗位职责，制定岗位职责有利于提高工作效率和工作质量。到底应如何制定岗位职责呢？以下是小编帮大家整理的数据挖掘工程师岗位职责，仅供参考，希望能够帮助到大家。
数据挖掘工程师岗位职责 篇1
1、从事国土规划类项目的.前期调研、数据处理与分析、文本编写、图件与数据库的制作;
2、从事土地开发整理项目的前期踏勘、文本编写、图件制作及预算编制;
3、能制定合理的实施计划，保证项目的有序开展。
数据挖掘工程师岗位职责 篇2
1、负责土地利用总体规划、建设项目用地预审及报批等规划项目的开展和编制;
2、负责土地利用总体规划修改(有条件建设区使用、占用多划基本农田、城乡建设用地规模边界调整)等规划项目的'开展和编制;
3、负责高标准基本农田、上图入库、城乡建设用地增减挂钩、土地整治规划、土地整理复垦开发、永久基本农田划定、土地节约集约利用评价等规划项目的开展和编制。
4、负责规划类的其他项目的开展和编制。
数据挖掘工程师岗位职责 篇3
1.负责数据分析，数据挖掘相关的`算法、应用的设计与开发;
2.负责公司产品各阶段数据的整理、分析、挖掘及提交数据报告，重点对车辆行为数据进行分析和挖掘，利用数据分析结论推动业务产品的优化;
3.对海量业务数据进行整合、分析挖掘，挖掘产品以及用户潜在信息，为营销、运营及决策提供业务分析及数据支持。
数据挖掘工程师岗位职责 篇4
1、从事国土规划类项目的前期调研、数据处理与分析、文本编写、图件与数据库的制作;
2、从事土地开发整理项目的'前期踏勘、文本编写、图件制作及预算编制;
3、能制定合理的实施计划，保证项目的有序开展。
数据挖掘工程师岗位职责 篇5
1.针对用户行为预测业务，负责用户画像、订单特征体系建设，包括离线数据产出以及服务化;
2.针对用户端上行为产出的'实时数据流，挖掘实时特征并服务化;
3.针对客服场景，挖掘实时用户行为异常以及进线异常;
4.针对智能客服场景用户标签挖掘，人群挖掘等工作，支持智能运营方向的业务;
5.负责开发并维护智能客服业务的特征服务系统。
数据挖掘工程师岗位职责 篇6
职责：
1、负责数据库业务程序开发(包括脚本、函数、存储过程等)，编写数据库设计文档，进行SQL代码规范审核;
2、负责数据库库表模型设计，数据库架构搭建和优化策略，和开发人员SQL代码开发技能提升;
3、协助进行数据提取和数据分析，负责BI系统后端ETL数据抽取;
4、利用相关建模软件(数据分析软件)进行数据建模工作。
任职要求：
1、有电商行业工作经验，熟悉电商业务优先;
2、工作经验2-5年;
3、本科及以上学历，计算机相关专业;
4、熟悉Oracle，mysql等主流数据库，精通SQL各种查询汇聚，具有BI/数据仓库经验者优先;
5、善于与人沟通，为人正直、诚信，有较强的事业心，对工作认真负责。
数据挖掘工程师岗位职责 篇7
职责：
1、整合基础业务数据，对基础数据库进行更新维护，参与部门常规报表开发与维护；
2、负责数据集市规划，开发及维护；
3、处理各业务模块数据需求，为业务运营提供数据分析方面咨询和建议；
4、负责搭建并完善业务指标监控体系，为管理层和运营层提供决策支持；
5、负责数据分析和应用相关的业务系统建设，编写对应系统开发需求，并完成系统测试及应用推广。
职位要求
1、两年以上工作经验，本科以上学历，计算机相关专业优先；
2、具有良好统计学及相关领域的.理论基础，熟悉数理统计、数据分析工作方法，具有较强的数据分析能力；
3、精通SQLPython语言，有银行数据仓库，数据集市开发经验者优先；
4、具备较强文字分析和数据处理能力，能独立编写数据分析报告；
5、具备开阔的互联网业务思维，对数据敏感，有较好的业务开拓和沟通表达能力。
数据挖掘工程师岗位职责 篇8
1.协助销售部门达成年度营收目标;
2.负责产品的售前技术支持，包括产品和方案的宣讲、项目消息获取与跟踪;
3.参与并协助销售人员做项目分析，与客户进行有效沟通，推动项目的进行;
4.负责客户洗去分析、引导，根据客户的业务需求设计并编制项目个性化解决方案;
5.协助销售完成项目招投标工作，根据招标要求，编制标书;
6.对行业、市场、用户需求、竞争对手等方面定期提出分析报告;
7.为公司的`市场方向、产品研发等提供建议;
8.领导安排的临时任务。
数据挖掘工程师岗位职责 篇9
职责：
(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;
(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;
(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。
(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。
任职要求：
(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;
(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。
(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;
(4)一定的'数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。
数据挖掘工程师岗位职责 篇10
职责：
对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层；
根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求；
能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案；
探索业界和学术界前言的'数据挖掘、机器学习理论与实践。
任职资格：
本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先；
精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用R、Python中的一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先；
对大数据技术有深入了解，能够使用Hadoop、spark等相关技术；
勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感；
医疗、生物背景人员优先。
数据挖掘工程师岗位职责 篇11
1、整合公司各大系统的会员、订单等数据资料；
2、按原型开发数据产品模块、外部数据挖掘；
3、为公司业务需求，快速输出定制化报表；
4、参与大数据平台设计和实施，负责基于Hadoop生态的大数据平台相关的应用开发；
5、进行大数据相关新技术的`研究和落地。
数据挖掘工程师岗位职责 篇12
职责：
深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;
负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的`海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;
负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;
参与公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;
负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;
配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;
任职要求：
大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;
两年以上数据建模经验;
数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟悉HBase、MongoDB等非结构化数据库;
熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;
熟悉R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。
熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。
数据挖掘工程师岗位职责 篇13
职责：
1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，解决工厂业务需求，驱动业务数字化；
2、利用数据处理和挖掘相关知识实现工厂KPI要求，包括生产线IDC降低，预测性维护等数据挖掘的多方面应用场景实现；
3、负责数据挖掘项目管理，进度把控，同时针对工厂各方面需求推广数据挖掘和机器学习的主流应用算法和工具，并制定相关的规范和标准；
4、针对数据挖掘涉及的.数据库和业务相关硬件网络架构的搭建和日常运维支持；
岗位要求：
1、本科或以上学历，数学、计算机或者信息工程等相关专业。
2、有工业领域或AI领域数据分析处理或者相关行业一年及以上工作经验。
3、熟悉运用各种常用算法和数据结构，有聚类、分类、回归等数据挖掘工作经验优先考虑；
3、熟悉Linux平台上的编程环境，至少掌握R/Python/C#一门编程语言，有项目应用优先考虑
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一种数据库，有项目实践者优先考虑
5、熟悉Hadoop架构、网络通信和数据平台架构设计知识者优先考虑
数据挖掘工程师岗位职责 篇14
岗位职责：
负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植
负责算法计算性能优化，并推动其上线应用
基于大规模用户数据，以效果为目标，建立并优化系统的基础算法和策略
应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术发展，并将其应用于产品中；
跟踪新技术发展，并将其应用于产品中
协助其它技术人员解决业务及技术问题
任职资格：
熟练使用Java、python、scala语言（至少一门），熟悉面向对象思想和设计模式
具备一年以上机器学习理论、算法的研究和实践经验
擅长大规模分布式系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化
熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架
具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等）
熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的实际工作经验
对数据结构和算法设计有深刻的理解
具有良好的分析问题和解决问题的能力，有一定数学功底，能针对实际问题进行数学建模
良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的`规律
优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情
良好的团队合作精神，较强的沟通能力
数据挖掘工程师岗位职责 篇15
职责：
1.独立完成ETL需求分析、设计、开发及部署工作
2.独立完成BI分析报表等应用的需求分析、模型设计、数据处理、报表开发等工作;
3.配合开发经理完成BI分析报表等项目的过程管理、元数据管理、质量管理;
4.完成实时大数据处理系统及批处理系统的架构设计及实现;
5、负责BI分析报表等应用的系统部署及运维
任职要求：
1.计算机相关专业本科及以上学历，3年以上相关开发经验;
2.精通主流关系型数据库，精通SQL优化、ETL问题定位，能够从模型设计层面做ETL优化;
3.精通ETL架构的设计，精通BI/DW，精通数据仓库模型设计;
4.熟悉Hadoop、Map/Reduce的.原理，能够选用合适的工具设计、编写Hadoop的ETL程序;
5.熟悉Shell/Perl/Python等脚本语言;
6.熟悉kettle及sqoop;精通元数据管理、数据质量分析和处理设计。
数据挖掘工程师岗位职责 篇16
职责
1负责房地产大数据系统的开发;
2负责房地产相关业务算法的设计开发;
3进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
4参与项目的技术攻坚和优化，相关系统的架构设计和评审，以及对问题的跟踪和解决;
5参与系统文档的撰写、维护.
工作要求
1、应用数学、统计学、运筹学、金融学、计算机应用等本科及以上学历，具有数据挖掘领域2年以上开发经验;
2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种，Python优先;
3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的'使用;
4、能够基于开源大数据框架搭建分布式数据挖掘系统，熟悉Hadoop相关组件包括，Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper，熟练运用Storm/Spark/Mahout，有开发经验者优先;
5、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法，熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;
6、具有以下经验者优先：
数据挖掘工程师岗位职责 篇17
职责：
1.搭建业务数据模型：深入理解业务流程，搭建大数据分析平台，对业务进行分析、挖掘、建模，参与模型的维护、部署、评估工作，并形成相应的模型标准化报告;建立相关用户行为模型，用户分层模型;
2.分析用户数据：通过深度挖掘用户的个人数据，行为数据，研究公司相关业务数据，整理和发掘数据价值，实现精准投放，生成数据产品并推动落地;
3.分析客户的基本属性及行为数据，进行精细化客户分群、客户画像，撰写深入的客户分析报告，建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型;
4.熟悉电信业务优先。
任职要求：
1.本科及以上学历，统计学、数学、计算机及相关专业，3年及以上工作经历，有大数据平台、电信行业背景优先;
2.至少掌握一种数据分析语言(Java/R/Python/Matlab)进行数据分析工作，
3.熟悉各种数据分析算法，具有相应的'数理统计、熟悉建模和数据分析相关知识，熟悉SVM数学推导，能独立实现SVM算法。
4.能够适应高强度、快节奏的工作氛围，快速熟悉行业特性及业务知识。
5.熟练使用包括但不限于下列技术Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等
6.良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现有价值的规律。
7.具有良好的沟通能力和团队合作精神。
数据挖掘工程师岗位职责 篇18
职责：
1、对海量业务数据进行整合、分析、挖掘，并提供相关数据服务；
2、研发与设计大数据挖掘算法，搭建数据平台；
3、应用数据挖掘工具或者开发新算法，参与项目开发，解决产品需求；
4、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和客户需求，进而提供更有价值的'产品。
岗位要求：
1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，统招本科及以上学历；
2、一年以上数据挖掘经验，熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件；
3、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档撰写能力；
4、良好的逻辑思维能力，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。
数据挖掘工程师岗位职责 篇19
职责：
1、负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的需求分析、建模、实验模拟；
2、负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。
3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究，业务建模。包括业务模型、数据模型的生成和应用，关键算法的.研究和开发。
任职要求：
1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础；
2、有较强的数据分析能力，逻辑思考、问题定位解决能力；
3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。
4、较强的数据处理和分析能力。
数据挖掘工程师岗位职责 篇20
职责：
1、对通信和金融业务数据进行分析和挖掘，满足研发和运营等部门的业务需求和决策需求;
2、能根据业务特点选择最合适的.数据挖掘算法，并做调优;
3、支持数据分析、挖掘算法平台的部署和日常运营;
4、撰写分析类报告。
任职资格：
1、大学本科或本科以上统计学、数学或其他相关专业，对数据结构熟悉;
2、熟练使用python进行数据分析、处理、可视化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模块。熟练使用sql，最好用过hive-sql或spark-sql;
3、对hadoop/spark有一定了解。能够简单使用hadoop系列命令;
4、对线性回归，决策森林，xgboost，评分卡等数据挖掘相关算法有一定了解;
5、做过web接口调试，熟悉json者优先;
6、熟练掌握PPT和EXCEL制作;
7、具备良好的学习、沟通与表达能力，具有较强的团队合作精神，对工作富有热情，能承受工作压力;
8、有运营商或金融类相关数据经验工作优先考虑;
9、能适应中长期现场出差。
数据挖掘工程师岗位职责 篇21
职责：
1、运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。
2、大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。
3、根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。
任职资格：
1、熟悉AI相关知识，了解常见的公开算法的'原理和实现方法。
2、熟练使用数据分析、挖掘方法；熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。
3、有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。
4、对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R语言的经验优先考虑。
5、全日制本科及以上学历，计算机相关专业。
数据挖掘工程师岗位职责 篇22
职责：
1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求，通过大数据挖掘技术研究客户本质属性，进行针对性数据分析；
2、深入理解内部与外部各种数据的`数据结构，应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法，进行清洗、分析、建模，完成数据的产品转化设计，并不断完善和优化模型；
3、通过数据分析手段，描述业务特征，结合市场行业状况，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议，以推动业务发展。
岗位要求：
1、本科学历及以上
2、本科学历需3—4年工作经验，硕士及以上可放宽至2年
3、统计学、计量经济学、数学专业优先，
4、熟悉2种以上分析开发工具：Python、R、SAS等，熟悉两种及以上数据库：hiveoraclemysql等，熟悉SQL语句；
5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳；
6、具有良好的沟通和快速学习能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型。
数据挖掘工程师岗位职责 篇23
职责：
1.负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的需求分析.建模.实验模拟;
2.负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析.系统设计.系统测试和优化;
3.负责大数据集成，分析和洞察技术研究.业务建模。包括业务模型.数据模型的生成和应用，关键算法的'研究和开发;
要求：
1.具有深厚的统计学.数学.人工智能和数据挖掘知识基础;
2.有较强的数据分析能力，逻辑思考，问题定位解决能力;
3.掌握基于e或Spark等大数据平台工具的开发与设计，熟悉Hive，map/reduce开发，掌握至少一种统计分析和数据挖掘软件;
4.具有良好的沟通能力和团队协作精神，有较强的数据处理和分析能力;