數據挖掘工程師崗位職責通用15篇
在不斷進步的時代，崗位職責的使用頻率逐漸增多，制定崗位職責能夠有效的地防止因為職位分配不合理而導致部門之間或是員工之間出現(xiàn)工作推脫、責任推卸等現(xiàn)象發(fā)生。想學習制定崗位職責卻不知道該請教誰？以下是小編整理的數據挖掘工程師崗位職責，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
數據挖掘工程師崗位職責1
職責：
1、根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理；
2、能夠快速根據項目需要學習并理解行業(yè)知識，并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作；
3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開源平臺根據用戶需求定制開發(fā)相應的`算法；
4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告；
5、了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現(xiàn)分析工具，如：Tableau，Cognos等；
任職要求
1、信息化管理、數學或統(tǒng)計學專業(yè)背景本科以上學歷；
2、具有一定的統(tǒng)計學、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業(yè)智能項目經驗尤佳；
3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過程；
4、熟悉并掌握SAS、SPSS統(tǒng)計分析或數據挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開源平臺開發(fā)算法的經驗；
5、有很強的事業(yè)心、責任感，良好敬業(yè)精神、團隊精神與人際溝通能力。
數據挖掘工程師崗位職責2
崗位職責：
深入研究業(yè)內領先的技術思路，輸出具有創(chuàng)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(yōu)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(tǒng)機器學習算法的.并行化實現(xiàn)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(yōu)化，幫助實現(xiàn)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(fā)和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業(yè)務執(zhí)行;
配合技術進行數據挖掘模型開發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)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(tǒng)計學、計算機、信息技術、數學相關專業(yè);
兩年以上數據建模經驗;
數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)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(lián)、時間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)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(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位職責3
職責：
1.從事精準醫(yī)療領域的`大數據管理分析、BI數據挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現(xiàn);
3.熟練使用統(tǒng)計或者機器學習算法，對結構化數據進行統(tǒng)計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;
4.與相關項目開發(fā)組溝通，明確其需求并給予數據分析統(tǒng)計結果等支持。
任職要求：
1、應用數學，計算機，生物等相關專業(yè)碩士以上學歷;
2、有生命科學、基因、醫(yī)藥等生物科技行業(yè)2年以上工作經驗;
3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學習算法，了解各種算法的優(yōu)缺點和局限性;
4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業(yè)經驗;
5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經驗;
6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。
數據挖掘工程師崗位職責4
職責：
1、根據銀行、保險、互聯(lián)網金融等行業(yè)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(tǒng)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(yōu)化模型；
3、通過數據分析手段，描述業(yè)務特征，結合市場行業(yè)狀況，為業(yè)務戰(zhàn)略決策、業(yè)務方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動業(yè)務發(fā)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(tǒng)計學、計量經濟學、數學專業(yè)優(yōu)先，
4、熟悉2種以上分析開發(fā)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(yè)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(yè)務需求轉換為數據模型。
數據挖掘工程師崗位職責5
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(tǒng)計、人工智能等相關專業(yè)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(yōu)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(chuàng)新應用能力及溝通協(xié)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(yōu)先
數據挖掘工程師崗位職責6
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(yè)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(yè)預測等
3、運用數據挖掘/統(tǒng)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(tǒng)應用的角度，利用數據挖掘/統(tǒng)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(tǒng)計學或人工智能等相關專業(yè)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(zhàn)開發(fā)能力，能帶領團隊共同進步。
—具有統(tǒng)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(tài)分布式計算框架
—優(yōu)秀的溝通能力，有創(chuàng)新精神，樂于接受挑戰(zhàn)，能承受工作壓力
—有互聯(lián)網，央企，政務，金融等領域大規(guī)模數據挖掘經驗者優(yōu)先
數據挖掘工程師崗位職責7
職責：
1、負責業(yè)務數據建模、數據分析及關鍵機器學習算法的設計與實現(xiàn)
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(xiàn)及優(yōu)化
崗位要求：
1、本科學歷及以上，計算機、醫(yī)學統(tǒng)計或相關專業(yè)
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(tǒng)開發(fā)經驗者優(yōu)先；
4、有醫(yī)療數據分析經驗優(yōu)先
5、樂于接受挑戰(zhàn)，學習能力強，勤奮肯干，有責任心
數據挖掘工程師崗位職責8
職責：
1、負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯(lián)挖掘等技術的研發(fā)工作；
2、負責實現(xiàn)文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優(yōu)化；
3、能指導較低職位的`工程師完成工作；
4、能與高�？蒲袡C構進行協(xié)同創(chuàng)新。
任職資格：
1、模式識別/人工智能/計算機相關專業(yè)，本科或以上學歷；3年以上工作經驗；
2、正直、誠信、敬業(yè)、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(fā)環(huán)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(zhàn)經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發(fā)經驗者優(yōu)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9
職責：
1、整合基礎業(yè)務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規(guī)報表開發(fā)與維護；
2、負責數據集市規(guī)劃，開發(fā)及維護；
3、處理各業(yè)務模塊數據需求，為業(yè)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(yè)務指標監(jiān)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(yè)務系統(tǒng)建設，編寫對應系統(tǒng)開發(fā)需求，并完成系統(tǒng)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(yè)優(yōu)先；
2、具有良好統(tǒng)計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統(tǒng)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(fā)經驗者優(yōu)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(lián)網業(yè)務思維，對數據敏感，有較好的業(yè)務開拓和溝通表達能力。
數據挖掘工程師崗位職責10
職責：
1、對海量業(yè)務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機器學習算法并優(yōu)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(yè)務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷;
2、統(tǒng)計學、會計學、數學、物理等相關專業(yè);
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(tǒng)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(lián)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(yè)務建模、數學建模經驗優(yōu)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11
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(tǒng)計、金融、科技管理、計算機等相關專業(yè)，博士學歷優(yōu)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(yōu)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(yōu)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(yī)療信息化從事產品開發(fā)工作者優(yōu)先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優(yōu)先;
8、有比較強的組織協(xié)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(yè)務和開發(fā)人員討論并快速理解需求。
數據挖掘工程師崗位職責12
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(tǒng)的開發(fā)，包括需求分析、系統(tǒng)設計、系統(tǒng)測試和優(yōu)化。
3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業(yè)務建模。包括業(yè)務模型、數據模型的生成和應用，關鍵算法的.研究和開發(fā)。
任職要求：
1、具有深厚的統(tǒng)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(xié)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13
職責：
1.負責海量數據的分析開發(fā)工作;
2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;
3.優(yōu)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(lián)挖掘。提高關聯(lián)準確性;
5.參與相關數據標準和規(guī)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(yè)本科以上學歷;
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(yōu)經驗 ;
4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯(lián)規(guī)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(tài)，具有spark/flink等實際開發(fā)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(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。
數據挖掘工程師崗位職責14
職責：
1、負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等；
2、負責海量用戶行為的分析研究，挖掘優(yōu)化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等；
3、負責推薦引擎算法的開發(fā)，包括各類推薦算法的.實現(xiàn)、特征和參數調優(yōu)、用戶體驗優(yōu)化等；
4、負責數據營銷平臺策略的開發(fā)，包括用戶洞察、行業(yè)指數趨勢預測、各類精準定向算法的實現(xiàn)和優(yōu)化等；
5、負責人工智能技術的研究，包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術；
6、通過海量數據對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務規(guī)律，指導推薦模型特征構建，定位產品相關的數據問題及分析優(yōu)化；
7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統(tǒng)計指標建設，協(xié)助模型快速定位問題。
招聘要求及條件：
1、具備數據挖掘、NLP、機器學習、最優(yōu)化等算法原理知識背景；
2、具備推薦系統(tǒng)、精準營銷、信息檢索等方面的工作經驗優(yōu)先；
3、具備大規(guī)模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發(fā)經驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣；
4、具有機器學習、數據挖掘、算法優(yōu)化的基礎并具有濃厚興趣；
5、熟悉統(tǒng)計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法；
6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景；
7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作。
數據挖掘工程師崗位職責15
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(yōu)化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業(yè)務決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業(yè)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(tǒng)計、數學、計算機、軟件專業(yè)優(yōu)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(huán)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。
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