数据挖掘工程师岗位职责10篇

1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护

2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验

3.采用系统化方法规范数据字段，优化数据结构，

4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑

5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作

任职要求

1本科及以上学历，数学、统计学、经济学、计算机科学等专业

2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知

3.较强的excel数据处理能力，熟悉透视表及常用函数，有一定编程能力

4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力

5.心态沉稳踏实，细致认真，有较强的求知欲与接受能力

数据挖掘工程师岗位职责篇2

职责：

1.依据项目需求建构数据萃取与转换流程

2.挖掘数据特征，进行数据和特征融合

3.搭建数学模型，并对模型进行检验评估

职位要求：

1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的硕士或以上学历;

2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验，熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;

3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;

4、突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力，有良好的团队合作意识;

5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先

数据挖掘工程师岗位职责篇3

职责:

1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);

2、独立分析、评估并解决问题，并用代码实现，在较短时间内寻求到最优的解决方案，并应用到产品中;

3、负责分布式算法的设计及编码，提高算法的精度和效率;

4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。

任职资格:

1、本科及以上学历，数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;

2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;

3、精通至少一种主流编程语言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;

4、熟悉机器学习、深度学习算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;

5、熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;

6、有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;

7、善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，对数据敏感，善于发现数据中的价值，具有良好的团队合作精神。

数据挖掘工程师岗位职责篇4

职责：

1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等，提升数据质量;

2、设计多维度分析模型，并能根据实际情况给出数据分析结果;

3、针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像。

任职要求：

1、本科计算机或统计学相关专业，3年以上相关工作经验;

2、熟悉关系型据库，SQL技能娴熟;

3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;

4、ScalapythonJAVA至少熟练掌握一种编程语言;

5、熟悉数据可视化技术;

6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;

7、对用户画像分层，推荐系统有经验者优先考虑。

数据挖掘工程师岗位职责篇5

职责：

1、负责探迹平台智能策略逻辑设计与实现，包括智能评分、智能决策、业绩预测等业务的策略;

2、利用平台已有技术能力，包括内容识别算法、行为识别模型等，构建与业务需求相匹配的策略体系;

3、对平台用户行为数据进行分析和挖掘，建立数据模型，从数据中挖掘出用户的行为和消费习惯，通过数据挖掘对产品形成策略支持;

4、理解业务部门的需求，从数据库提取相关数据进行处理分析，指导产品和业务部门的日常运营;

5、建立和优化统计学和机器学习模型;

6、与数据算法/工程师合作和沟通去实现应用在产品上的算法模型;

任职资格：

1、统计学、计算机、通信相关专业本科以上学历;

2、编程基本功扎实、精通JAVA、python、lua等语言;

3、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣;

4、具备产品意识和数据分析能力，熟悉回归，分类等常见机器学习算法;

5、具有数据处理，特征选择、算法调优、效果评估等相关工作经验;

6、逻辑清晰，对数字敏感;学习能力强，热爱编程;

7、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展;

数据挖掘工程师岗位职责篇6

职责：

1、参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作;

2、根据分析、诊断结果，建立分析模型并优化，为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持;

3、利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模;

4、有相关工作经验1年以上。

任职要求：

1、硕士以上学历，有较强的数学功底和扎实的统计学、数据挖掘功底;

2、掌握SQL语句，熟悉Oracle，具备数据处理能力;

3、精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法，具备一定的基础可自编挖掘算法;

4、有较强的市场敏感度，分析能力强;

5、具备良好的职业素质与敬业精神，注重团队合作，擅长沟通表达;

6、 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验(奢侈品行业优先);有数据挖掘项目实施经验者优先，有营销知识，理念和实践者优先。

数据挖掘工程师岗位职责篇7

职责：

1、为运营商提供深入的业务分析服务，根据业务需求进行数据统计、分析，撰写分析报告。

2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。

3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。

4、负责相关项目的售前支持，发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。

任职资格：

1、熟悉Mysql/DB2等常用数据库，熟练使用SQL。

2、掌握数据分析基本理论方法，熟悉数据挖掘常用算法，能够熟练使用Python/R语言者优先。

3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。

4、对用户行为研究有深入了解，咨询行业背景优先。

5、具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。

6、工作态度积极主动，具备一定的抗压能力。

数据挖掘工程师岗位职责篇8

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9

职责：

1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;

3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

岗位要求：

1、本科以上学历，扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经验，掌握深度学习算法优先;

3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;

4、熟悉Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

数据挖掘工程师岗位职责篇10

职责：

1、对海量业务数据进行分析，并利用算法挖掘用户行为特征，发现潜在规律，建立机器学习算法并优化;

2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;

3、建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省成本。

任职要求：

1、大学本科及以上学历;

2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;

3、本科5年以上同岗位工作经验，研究生3年以上同岗位工作经验;

4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解，了解数据仓库思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一;

5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法，有海量数据挖掘的项目经验;

6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;

7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的沟通能力。