在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
数据挖掘工程师 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇一
1.支持滴滴橙心b端业务安全工作，通过深入理解业务模式.商品流通过程和系统架构，挖掘潜在风险点。2.与业务团队紧密配合，通过大数据挖掘，找到风险商户的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代优化某个业务或场景的风控效果；3.针对风险场景，协助设计有效的无监督.有监督模型，或挖掘有区分度特征，积极探索前沿人工智能技术在风控场景的应用；4.能够不断进行场景总结，沉淀有效通用的风险特征和风险对抗方案。
任职要求
1.本科及以上学历，计算机或数学.统计学等相关专业优先；2.具备扎实的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，等，熟悉常用的linux环境编程；3.熟悉大数据生态组件，等大数据计算框架进行数据开发；4.熟悉主流的机器学习问题和算法，包括但不限于无监督聚类.有监督树模型.深度学习等优先；5.思维开阔，有良好的发散思维.逻辑思维和结构化思维。有自驱力，能主动思考和学习。极致执行，能接受挑战和承压。
所需技能： python、sql、scala、机器学习算法、spark、pandas、业务风控、hive
数据挖掘工程师 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇二
职责：
1、负责对海量文本内容进行要素提取，精分类别、关联挖掘等技术的研发工作;
2、负责实现文本挖掘技术的产品化，并且结合招标领域开展应用与优化;
3、能指导较低职位的工程师完成工作;
4、能与高校科研机构进行协同创新。
任职资格：
1、模式识别/人工智能/计算机相关专业，本科或以上学历;3年以上工作经验;
2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队交流能力;
3、精通java、python语言，熟悉linux基本开发环境;
4、精通nlp相关领域知识，拥有较为丰富的文本处理经验：精准分词、实体抽取、属性抽取、关系抽取、分类聚类、主题挖掘、poi挖掘等;
5、具有nlp实战经验，参与过相关项目，有知识图谱/深度学习研发经验者优先;熟悉hadoop、 spark、storm等分布式处理框架者更佳;
6、熟悉git，svn等通用工具;
7、对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣。
数据挖掘工程师 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇三
职责：
1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现;
2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果;
3、参与搭建和实现数据平台下的算法处理程序;
4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘;
5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和实现。
【职位要求】
1、届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业;
2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言;
3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法;
4、有r语言开发能力优先;
5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。
数据挖掘工程师 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇四
职责
1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的发展;
2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;
3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的发展及产品的设计进行海量数据支持;
4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。
任职要求：
1、热爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深入的认识;
2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有一定工作经验，;
3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论知识和经验;
4、熟悉linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;
5、熟悉常用的数据分析工具，有基于hadoop的云计算平台，hbase及类似的nosql存储,mysql,和bi系统等实践经验;
6、熟悉互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解,对业务变化有敏锐的洞察力;
7、有较强的对业务理解与分析能力，了解业务规划与策划能力以及相应经验;
8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;
9、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，能够承受较大工作压力;
10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。
数据挖掘工程师 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇五
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 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇六
职责：
1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;
2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;
3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;
4、完成领导安排的其他工作。
任职要求：
1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历;
2、3年及以上相关工作经验，985和211学的优秀毕业生可放宽至2年以上;
3、熟悉phm的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术;
4、熟练掌握python进行数据挖掘;会使用java进行软件开发者优先考虑;
5、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验;
6、熟悉数据仓库，熟练使用sql语言，有良好的数据库编程经验;
7、具备较强的立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。
数据挖掘工程师 要求 数据挖掘工程师的工作内容篇七
职责：
1、负责建立和优化用以分析所采集时序数据中内在属性与联系的相应模型算法，
2、负责图像识别领域中相关物体检测算法、超分辨率重建等算法的构建及优化，提供一整套智慧实验室的解决方案包括但不局限，设备状态分析，设备利用率的分析、设备运行过程的分析，设备与人员方面的图像识别、语音识别等。
任职要求：
1、计算机，数学相关专业，本科以上学历;
2、有良好的阅读文献能力、扎实的数学以及编程功底，掌握python、java、c++、c中的一种或多种编程语言，掌握mysql等主流数据库技术。
3、熟悉基本机器学习算法及其原理，如svm、聚类、逻辑回归等。
4、熟悉tensorflow、keras等主流深度学习框架，熟悉cnn、lstm等主流的神经网络模型。
5、有过图像识别、语音识别、自然语言处理、实时数据处理等实际项目经验或者研究经验者优先。
