數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師負(fù)責(zé)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。以下是第一范文網(wǎng)小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選1

　　職責(zé)

　　1、負(fù)責(zé)構(gòu)建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;

　　2、通過建立業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析模型來指導(dǎo)業(yè)務(wù)的發(fā)展,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,構(gòu)建公司核心競(jìng)爭(zhēng)力;

　　3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設(shè)計(jì)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)支持;

　　4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理中心團(tuán)隊(duì)的建設(shè)、發(fā)展、激勵(lì)、培訓(xùn)等管理工作,有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推 動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　任職要求：

　　1、熱愛數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)及邏輯關(guān)系敏感,并對(duì)數(shù)據(jù)體系有深入的認(rèn)識(shí);

　　2、本科以上學(xué)歷、計(jì)算機(jī)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，有一定工作經(jīng)驗(yàn)，;

　　3、具備數(shù)據(jù)建模(機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識(shí)和經(jīng)驗(yàn);

　　4、熟悉 Linux 平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算;

　　5、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析工具，有基于 Hadoop 的云計(jì)算平臺(tái)，HBase 及類似的 NoSQL 存儲(chǔ), MySQL,和 BI 系統(tǒng)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);

　　6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)常見的業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對(duì)業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力;

　　7、有較強(qiáng)的對(duì)業(yè)務(wù)理解與分析能力，了解業(yè)務(wù)規(guī)劃與策劃能力以及相應(yīng)經(jīng)驗(yàn);

　　8、具備較強(qiáng)的問題定位、分解、解決能力及計(jì)劃和組織能力;

　　9、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強(qiáng)，能夠承受較大工作壓力;

　　10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或商業(yè)智能架構(gòu)設(shè)計(jì)、開發(fā)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選2

　　職責(zé)：

　　1、對(duì)通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，滿足研發(fā)和運(yùn)營(yíng)等部門的業(yè)務(wù)需求和決策需求;

　　2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu);

　　3、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、挖掘算法平臺(tái)的部署和日常運(yùn)營(yíng);

　　4、撰寫分析類報(bào)告。

　　任職資格：

　　1、大學(xué)本科或本科以上統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)熟悉;

　　2、熟練使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)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(duì)hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;

　　4、對(duì)線性回歸，決策森林，xgboost，評(píng)分卡等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;

　　5、做過web接口調(diào)試，熟悉json者優(yōu)先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具備良好的學(xué)習(xí)、溝通與表達(dá)能力，具有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神，對(duì)工作富有熱情，能承受工作壓力;

　　8、有運(yùn)營(yíng)商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)工作優(yōu)先考慮;

　　9、能適應(yīng)中長(zhǎng)期現(xiàn)場(chǎng)出差。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選3

　　職責(zé)：

　　1.參與金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)和算法的研發(fā)和優(yōu)化;

　　2.基于大數(shù)據(jù)金融場(chǎng)景，進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)模型，風(fēng)控模型，營(yíng)銷模型的創(chuàng)新設(shè)計(jì);

　　3.與業(yè)務(wù)部門溝通合作，將數(shù)據(jù)模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)。

　　任職要求：

　　1.計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，至少7年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);;

　　2.具有良好的商業(yè)敏感度和優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析技能，能夠開發(fā)創(chuàng)新而實(shí)際的分析方法以解決復(fù)雜的商業(yè)問題。

　　3.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的一般模型;例如分類.聚類.預(yù)測(cè)，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。

　　4.熟悉深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

　　5.在語(yǔ)義理解檢索 (如知識(shí)圖譜表示.結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè).語(yǔ)義解析.信息檢索.知識(shí)挖掘等) 有過深入的工作與研究。

　　6.較強(qiáng)的自學(xué)能力.優(yōu)秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達(dá)能力和敬業(yè)精神。

　　7.具備良好的系統(tǒng)分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨(dú)立分析問題解決問題的能力;

　　8.可承受較大壓力，有責(zé)任感，較強(qiáng)的溝通協(xié)調(diào)能力，具有團(tuán)隊(duì)合作精神;

　　9.有互聯(lián)網(wǎng)公司.大型金融企業(yè)和大型IT企業(yè)工作經(jīng)歷的優(yōu)先。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選4

　　職責(zé)：

　　深入研究業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng)新價(jià)值的預(yù)研項(xiàng)目可行性分析報(bào)告以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);

　　負(fù)責(zé)產(chǎn)品、銷售、供應(yīng)鏈、電商等公司數(shù)據(jù)的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標(biāo)簽、特征模型、產(chǎn)品精準(zhǔn)匹配、異常預(yù)警等;

　　負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的并行化實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用，并提出改進(jìn)方法和思路;

　　參與公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)，負(fù)責(zé)BI實(shí)施中的數(shù)據(jù)挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析平臺(tái)的建設(shè);

　　負(fù)責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的需求收集、項(xiàng)目建立、項(xiàng)目設(shè)計(jì)開發(fā)和結(jié)果輸出質(zhì)量把控，通過數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)執(zhí)行;

　　配合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模型開發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預(yù)警模型、流失模型、效果標(biāo)桿模型、客戶生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè);

　　兩年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn);

　　數(shù)據(jù)主流數(shù)據(jù)庫(kù)，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，熟悉HBase、MongoDB等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù);

　　熟悉常用的聚類、分類、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數(shù)據(jù)挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數(shù)據(jù)計(jì)算框架者優(yōu)先。

　　數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的基本職責(zé)精選5

　　職責(zé)：

　　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集整理和分析;

　　負(fù)責(zé)公安、交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)建模和算法設(shè)計(jì);

　　分析項(xiàng)目數(shù)據(jù)需求，完成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析模塊的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和測(cè)試;

　　設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)，編寫相關(guān)技術(shù)文檔;

　　設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于開源項(xiàng)目(Cobar，Spark等)的海量數(shù)據(jù)集成與處理平臺(tái);

　　為其他部門提供數(shù)據(jù)分析支撐。

　　任職資格：

　　計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè);

　　熟悉數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)分類、聚類、時(shí)序、圖等算法有很深了解;

　　熟練掌握Hadoop、Spark 生態(tài)系統(tǒng)組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相關(guān)大數(shù)據(jù)架構(gòu),開發(fā)成功案例;

　　熟練的使用、開發(fā)ETL工具經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)庫(kù)建模 ER建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

　　有海量數(shù)據(jù)BI或數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施和管理經(jīng)驗(yàn)，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘理論方法有一定了解者優(yōu)先;

　　熟悉的Bash Shell和Python等腳本編程能力;

　　強(qiáng)烈的責(zé)任心和工作熱情，良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。