在日常的学习、工作、生活中，肯定对各类范文都很熟悉吧。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇一
我们正在寻找对大数据挖掘技术充满热情的年轻人，希望他/她们能够加入我们的大数据挖掘团队，参与研发具有颠覆性的智能化dsp引擎。具体研究方向包括：
1. 竞价策略优化技术
2. 作弊流量分析和过滤
3. 海量访客的兴趣预测和画像技术。
要求
1. 计算机或者相关专业的硕士和博士研究生;
2. 研究方向与数据挖掘和机器学习相关;
3. 熟练掌握一门编程语言;
4. 能够流畅阅读英语文献;
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇二
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。
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇三
职责：
业务数据的收集整理和分析;
负责公安、交通领域的业务建模和算法设计;
分析项目数据需求，完成系统中数据分析模块的设计、实现和测试;
设计、构建和优化基于大数据的存储平台架构，编写相关技术文档;
设计并实现基于开源项目(cobar，spark等)的海量数据集成与处理平台;
为其他部门提供数据分析支撑。
任职资格：
计算机相关专业;
熟悉数据挖掘算法，对分类、聚类、时序、图等算法有很深了解;
熟练掌握hadoop、spark生态系统组件(mr、hbase、hive、zookeeper、sparksql、sparkmlib等)，有相关大数据架构,开发成功案例;
熟练的使用、开发etl工具经验，有数据库建模er建模经验优先;
有海量数据bi或数据挖掘项目实施和管理经验，对数据挖掘理论方法有一定了解者优先;
熟悉的bashshell和python等脚本编程能力;
强烈的责任心和工作热情，良好的团队合作精神。
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇四
职责：
1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，解决工厂业务需求，驱动业务数字化;
2、利用数据处理和挖掘相关知识实现工厂kpi要求，包括生产线idc降低，预测性维护等数据挖掘的多方面应用场景实现;
3、负责数据挖掘项目管理，进度把控，同时针对工厂各方面需求推广数据挖掘和机器学习的主流应用算法和工具，并制定相关的规范和标准;
4、针对数据挖掘涉及的数据库和业务相关硬件网络架构的搭建和日常运维支持;
岗位要求：
1、本科或以上学历，数学、计算机或者信息工程等相关专业。
2、有工业领域或ai领域数据分析处理或者相关行业一年及以上工作经验。
3、熟悉运用各种常用算法和数据结构，有聚类、分类、回归等数据挖掘工作经验优先考虑;
3、熟悉linux平台上的编程环境，至少掌握r/python/c#一门编程语言，有项目应用优先考虑
4、至少掌握sql server/oracle/mysql一种数据库，有项目实践者优先考虑
5、熟悉hadoop架构、网络通信和数据平台架构设计知识者优先考虑
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇五
职责：
1.从事精准医疗领域的大数据管理分析、bi数据挖掘;
2.熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的脚本分析，以图形界面的方式呈现;
3.熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;
4.与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。
任职要求：
1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;
2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;
3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;
4、熟悉r、python等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;
5、熟悉主流数据库oracle、mysql对nosql有一定了解及应用经验;
6、有团队精神，能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇六
职责：
1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作;
2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到实际业务系统中，并通过可视化工具进行分析成果展示;
3、基于用户数据，研究用户行为，构建用户画像。
任职要求：
1、应用数学、计算机、信息处理等相关专业本科及以上学历;
2、3年以上大数据开发经验;
3、熟悉hadoop的大数据生态，精通sql语法【有较好的sql性能调优能力，掌握基于hive或者spark sql的hql脚本编写;
4、具有从数据查询，聚合，分析到可视化的整套实践经验;
5、熟练使用java或者python、基础扎实、能编写hive环境下或者spark sql环境下的udf;
6、具备良好的表达和沟通能力、学习能力，具备极强的团队合作精神，能够承受一定的工作压力。
数据挖掘工程师岗位职责 数据分析挖掘岗位篇七
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。
