數據挖掘工程師崗位職責
在現實社會中，我們都跟崗位職責有著直接或間接的聯系，崗位職責的明確對于企業(yè)規(guī)范用工、避免風險是非常重要的。什么樣的崗位職責才是有效的呢？以下是小編為大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
數據挖掘工程師崗位職責1
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(fā)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(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2
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3
職責：
1、利用數據挖掘、機器學習相關算法，解決業(yè)務需求，提高產品的用戶體驗；
2、對海量的業(yè)務數據、用戶數據進行挖掘分析，發(fā)現數據和業(yè)務背后的規(guī)律；
3、針對業(yè)務流程進行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化、
崗位要求：
1、熟悉大規(guī)模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優(yōu)；
2、熟悉Linux環(huán)境開發(fā)，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語言中一種或一種以上；
3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數據平臺的相關開發(fā)；
4、有深度學習實踐經驗者優(yōu)先，有sparkmlib經驗者優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位職責4
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、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5
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6
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。
數據挖掘工程師崗位職責7
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8
職責：
1、負責公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產品研發(fā);
2、負責分析挖掘客戶/行業(yè)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(yè)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(tǒng)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(yōu)化等;
4、將客戶需求準確轉化為可執(zhí)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(yōu)化;
5、基于需求分析/運營支持/商業(yè)報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產品分析模型并與開發(fā)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(tǒng)計學理論基礎;有統(tǒng)計、應用數學、金融等相關專業(yè)背景優(yōu)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(yōu)先;
3、具有扎實的計算機操作系統(tǒng)、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(guī)模數據存儲與運算平臺有實踐經驗優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位職責9
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挖掘。提高關聯準確性;
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;
3.2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10
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
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