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最新数据挖掘工程师工作岗位职责(6篇)

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最新数据挖掘工程师工作岗位职责(6篇)
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在日常的学习、工作、生活中,肯定对各类范文都很熟悉吧。相信许多人会觉得范文很难写?以下是小编为大家收集的优秀范文,欢迎大家分享阅读。

数据挖掘工程师工作岗位职责篇一

(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。

数据挖掘工程师工作岗位职责篇二

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。

数据挖掘工程师工作岗位职责篇三

职责:

1、为运营商提供深入的业务分析服务,根据业务需求进行数据统计、分析,撰写分析报告。

2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作,包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。

3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。

4、负责相关项目的售前支持,发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。

任职资格:

1、熟悉mysql/db2等常用数据库,熟练使用sql。

2、掌握数据分析基本理论方法,熟悉数据挖掘常用算法,能够熟练使用python/r语言者优先。

3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。

4、对用户行为研究有深入了解,咨询行业背景优先。

5、具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。

6、工作态度积极主动,具备一定的抗压能力。

数据挖掘工程师工作岗位职责篇四

职责

1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护

2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验

3.采用系统化方法规范数据字段,优化数据结构,

4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑

5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作

任职要求

1本科及以上学历,数学、统计学、经济学、计算机科学等专业

2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知

3.较强的excel数据处理能力,熟悉透视表及常用函数,有一定编程能力

4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力

5.心态沉稳踏实,细致认真,有较强的求知欲与接受能力

数据挖掘工程师工作岗位职责篇五

职责:

1.负责海量数据的分析开发工作;

2.完成数据挖掘模型,跟踪模型的实施和效果,定期优化算法和分析策略,分析研究后提供建设性建议 ;

3.优化大数据存储、计算等各方面性能,确保能从海量大数据信息里,有效进行数据分析和挖掘;

4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;

5.参与相关数据标准和规范的制定。

要求:

1.熟悉java/scala/python/r中至少一种编程语言,具有良好的编码习惯;

2.计算机、数学相关专业本科以上学历;

3.2年以上数据挖掘及其相关经验,对常用的数据挖掘算法有较深入了解,有实际算法调优经验 ;

4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理,具备实际的建模经验,熟悉常用机器学习算法原理,如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/svm等,并具备相关应用经验;

5.熟悉hadoop生态,具有spark/flink等实际开发经验;

6.极强的数据敏感度,能从海量数据中挖掘出数据核心价值,相关;

7.熟悉分布式存储,熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等,熟悉neo4j/janusgraph等图数据库优先 ;

8.富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战,良好的沟通技巧和团队合作,抗压性强,能适应加班。

数据挖掘工程师工作岗位职责篇六

职责:

1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景),利用数据分析结论提升客户业务能力。例如:文本挖掘,潜在客户挖掘,用户画像,个性化推荐,用能预测等;

3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习,包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型,针对不同的应用场景,负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果,抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

岗位要求:

1、本科以上学历,扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、svm、神经网络、决策树、贝叶斯等),有实际建模经验,掌握深度学习算法优先;

3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础,精通至少一门编程语言例如java/python/r等;

4、熟悉map-reduce模型,对hadoop、spark、storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

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