数据挖掘工程师工作的职责概述
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篇1:数据挖掘工程师的工作职责
职责:
1.运用数据挖掘、统计学习的理论和方法,深入挖掘和分析数据,并设计实现相应的算法。
2.大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究,并能够根据公司需要,在短内熟悉特定领域的业务知识。
3.根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取,以及模型验证。
任职资格:
1.熟悉AI相关知识,了解常见的公开算法的原理和实现方法。
2.熟练使用数据分析、挖掘方法;熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。
3.有海量数据挖掘和分析经验,能独立构建模型,完成数据分析等工作。
4.对数据敏感,具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力,具备使用Python,R,JAVA,SPSS工具,Python、R语言的经验优先考虑。
5.全日制本科及以上学历,计算机相关专业。
篇2:数据挖掘工程师的工作职责
职责:
1、对海量业务数据进行整合、分析、挖掘,并提供相关数据服务;
2、研发与设计大数据挖掘算法,搭建数据平台;
3、应用数据挖掘工具或者开发新算法,参与项目开发,解决产品需求;
4、通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和客户需求,进而提供更有价值的产品。
岗位要求:
1、统计学、应用数学、计算机等相关专业,统招本科及以上学历;
2、一年以上数据挖掘经验,熟练掌握多种统计和挖掘方法,熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;
3、较强的数据敏感度,逻辑分析能力和文档撰写能力;
4、良好的逻辑思维能力,优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情。
篇3:数据挖掘工程师的工作职责
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
篇4:数据挖掘工程师工作的具体职责
职责:
1、根据信息分析的结果挖掘基因变异与疾病之间的关系;
2、大数据分析信息提取解读;
3、优化和丰富解读数据库,提出制定,调整,优化数据处理方案;
4、 搭建遗传咨询的对外平台,负责大客户的遗传咨询培训;
5、搭建位点解读管理体系 。
职位要求:
1. 生物科学、医学等相关专业本科及以上学历;
2. 具有临床咨询师证书、遗传咨询师或相关培训证书的优先;
3. 具有报告解读经验者优先;
4.具有大数据挖掘经验优先。
篇5:数据挖掘工程师工作的基本职责描述
职责:
1、负责探迹平台智能策略逻辑设计与实现,包括智能评分、智能决策、业绩预测等业务的策略;
2、利用平台已有技术能力,包括内容识别算法、行为识别模型等,构建与业务需求相匹配的策略体系;
3、对平台用户行为数据进行分析和挖掘,建立数据模型,从数据中挖掘出用户的行为和消费习惯,通过数据挖掘对产品形成策略支持;
4、理解业务部门的需求,从数据库提取相关数据进行处理分析,指导产品和业务部门的日常运营;
5、建立和优化统计学和机器学习模型;
6、与数据算法/工程师合作和沟通去实现应用在产品上的算法模型;
任职资格:
1、统计学、计算机、通信相关专业本科以上学历;
2、编程基本功扎实、精通JAVA、python、lua等语言;
3、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣;
4、具备产品意识和数据分析能力,熟悉回归,分类等常见机器学习算法;
5、具有数据处理,特征选择、算法调优、效果评估等相关工作经验;
6、逻辑清晰,对数字敏感;学习能力强,热爱编程;
7、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展;
篇6:数据挖掘工程师工作的具体职责
职责:
1、对商业问题有深入的洞察,并思考解决方案及对应数据源要求;
2、负责项目过程中的数据库建立清洗;
3、负责项目的数据分析模型建造及数据挖掘。
任职要求:
1、全日制硕士及以上学历,统计学、数学等相关专业;
2、熟练使用SPSS/SAS/R等统计分析软件,有一定的编程基础;
3、熟悉数据挖掘和机器学习相关算法,并能在相应工具中实现;
4、对数据敏感,较强的逻辑思维能力;
5、负责调研项目前期的抽样技术的把握;
6、乐观、进取、钻研,富有创新精神,良好的沟通及团队合作能力。
篇7:数据挖掘工程师工作的基本职责描述
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。
篇8:数据挖掘工程师工作的基本职责描述
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
篇9:数据挖掘工程师工作的基本职责描述
职责:
1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等,提升数据质量;
2、设计多维度分析模型,并能根据实际情况给出数据分析结果;
3、针对海量用户行为和内容信息,构建和优化用户画像。
任职要求:
1、本科计算机或统计学相关专业,3年以上相关工作经验;
2、熟悉关系型据库,SQL技能娴熟;
3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;
4、ScalapythonJAVA至少熟练掌握一种编程语言;
5、熟悉数据可视化技术;
6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;
7、对用户画像分层,推荐系统有经验者优先考虑。
篇10:数据挖掘工程师工作的基本职责描述
职责:
1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);
2、独立分析、评估并解决问题,并用代码实现,在较短时间内寻求到最优的解决方案,并应用到产品中;
3、负责分布式算法的设计及编码,提高算法的精度和效率;
4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。
任职资格:
1、 本科及以上学历,数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;
2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;
3、 精通至少一种主流编程语言,包括但不限于C、C++、Python、Java等;
4、 熟悉机器学习、深度学习算法,掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;
5、 熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;
6、 有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;
7、 善于分析和解决问题,富有想象力和学习能力,对数据敏感,善于发现数据中的价值,具有良好的团队合作精神。
篇11:数据挖掘工程师工作的具体职责
职责
1、设计安全画像体系,基于海量行为和相关数据信息,构建和优化画像,产出安全标签;
2、设计和验证数据分析模型,结合业务需求,验证模型的有效性并不断优化;
3、负责各业务数据的持续运营,保障数据服务质量。
任职要求:
1、计算机、统计、数学、信息技术本科及以上学历;
2、两年以上的画像标签经验,并对挖掘算法有深入理解;
3、熟练运用SQL、Excel,python,有Hive/Spark SQL使用经验者优先;
4、具备对数据的归纳、整理和分析能力;
5、良好的报告写作功底。
篇12:数据挖掘工程师工作的具体职责
职责:
1. 负责公司大数据服务应用平台建设与数据挖掘相关研发工作;
2.参与并积极配合数据产品经理,深挖数据挖掘的价值及场景应用;
3.熟悉各种机器学习算法及其原理,并根据业务场景,选择最合适和高效的算法并实现;
4. 负责数据清洗,商品匹配、供应链经营,用户推荐、经营风控、事件分析等模型开发工作;
5. 负责数据智能类项目,持续优化算法模型,解决实际问题,提升核心目标;
6. 协助大数据工程师进行数据应用的产品化。
任职资格:
1. 数学、统计学、计算机相关专业本科及以上学历,5年以上数据挖掘工作经验;
2. 丰富的特征挖掘经验,至少经历过1个成功实施的机器学习或数据挖掘的完整项目;
3. 熟悉常用的机器学习、深度学习、时序分析等数据挖掘算法;
4. 熟练运用Spark MLlib、Python/R算法库、MADlib、等主流算法库;
5. 熟练运用Python、R或Scala中的一种计算机语言,熟悉SQL,熟悉使用主流数据库工具,扎实的数据结构和算法功底;
6. 熟悉电商平台B2B、B2C的业务知识;
7. 良好的沟通和团队协作能力,自我驱动,有良好的数据敏感度,对数据有持久的热情和兴趣,乐于分享
篇13:数据挖掘工程师工作的具体职责
职责:
1、基于ERP数据、用户数据、日志行为数据等构建数据中间层,为数据分析、数据挖掘、数据预测应用场景提供优质的基础数据;
2、深度挖掘数据价值,构建用户画像,挖掘潜在规律和关联用户行为,为业务产品决策提供数据依据。
3、对公司业务应用场景进行数据分析和决策支撑;
4、主导数据产品的设计;
5、配合软件工程师把模型落地,并对模型进行迭代优化。
任职要求:
1、数学、统计学,计算机类本科以上学历,有良好数学基础;
2、熟练掌握SQL语言,基本会使用SAS、Python、SPSS、R等其中一项挖掘分析软件;
3、有数据建模工作经验,良好的业务理解能力和模型抽象能力;
4、有海量大数据平台使用经验的优先考虑,有农业行业数据研究经验的优先考虑;
5、具有良好的沟通和团队协作能力,对业务有良好的理解能力和敏锐度。
篇14:数据挖掘工程师工作的职责概述
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大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、具备较强的独立解决问题的能力,勤奋敬业、主动性和责任心强。
篇15:数据挖掘工程师岗位的工作职责
职责:
1.负责数据分析,数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发;
2.负责公司产品各阶段数据的整理、分析、挖掘及提交数据报告,重点对车辆行为数据进行分析和挖掘,利用数据分析结论推动业务产品的优化;
3.对海量业务数据进行整合、分析挖掘,挖掘产品以及用户潜在信息,为营销、运营及决策提供业务分析及数据支持。
岗位要求:
1、计算机、统计学、数学、计量经济学、金融学等相关专业,本科及以上学历,有数据分析相关工作经验优先;
2、具有深厚的数学、统计学和计算机相关知识,了解数据仓库和数据挖掘的相关技术;
3、熟练掌握SQL,有独立的数据探查能力;
4、曾经参与过比较完整的数据采集、清洗、整理、分析工作,有数据产品设计经验;5、对商业和业务逻辑敏感,具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神;
6、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优先,有海量时间序列数据挖掘经验优先;
7、熟悉SAS、SPSS、R等统计分析软件者优先;
8、具有海量数据挖掘、搜索、推荐相关项目的工作经验者优先;
9、有物联网,环保相关行业背景,有竞对数据分析及数据挖掘经验优先。
篇16:数据挖掘工程师工作的职责概述
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、参与搭建和实现大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。
篇17:数据挖掘工程师工作的职责概述
职责:
1、根据公司自主产品需求,研究设计相应数据挖掘方案及算法,分析数据,设计方案,构建原型,快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
2、深入分析汽车后服务应用数据,特别是时间序列内的连续数据,应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型,形成诊修技术分析报告或数据产品,并跟踪产品运营落地;
3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的具体开发和应用。
任职要求:
1、本科以上学历,数学、统计等相关专业背景,硕士或以上学历优先;
2、4年以上相关工作经验,精通SQL,熟练使用Hadoop/MongoDB/Spark进行数据处理加工;熟练掌握Python,Shell任一种脚本
3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验,能够熟练运用python、R、spark任意一种进行建模;
4、具有大型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者优先。
5、具有对时间序列进行数据挖掘经验者优先。
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