数据挖掘工程师岗位职责

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1、数据挖掘工程师岗位职责数据挖掘工程师岗位职责在现实社会中，我们都跟岗位职责有着直接或间接的联系，岗 位职责的明确对于企业标准用工、防止风险是非常重要的。什么样 的岗位职责才是有效的呢？以下是为大家的数据挖掘工程师岗位职 责，欢送阅读，希望大家能够喜欢。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。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；2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队交流能力；3、精通 Ja

2、va、Python 语言，熟悉 linux 根本开发环境；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，参与过相关工程，有知识图谱/深度研 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。1、根据工程经理或高级数据挖掘工程师要求独立完成工程的数 据和数据处理；2、能够快速根据工程需要学习并理解行业知识，并能在工程经 理或高级数据挖掘工程指导下完成局部数

3、据分析工作；3、能够使用SAS, SPSS，或R, Python等开源平台根据用户需求定制开发相应的算法；4、理解数据挖掘模型及预测分析结果，撰写相关分析报告；5、了解数据仓库及商务智能背景，熟练掌握一类数据展现分析工具，如：Tableau， Cognos 等；1、信息化管理、数学或统计学专业背景本科以上学历；2、具有一定的统计学、数据挖掘知识根底，有数据仓库/商业智能工程经验尤佳；3、精通数据挖掘方法论，熟悉数据挖掘工程过程；4、熟悉并掌握SAS、SPSS统计分析或数据挖掘工具至少一种； 或具备Python，R等使用开源平台开发算法的经验；5、有很强的事业心、责任感，良好敬业精神、团队精神与

4、人际 沟通能力。1、利用数据挖掘、机器学习相关算法，解决业务需求，提高产品的用户体验；2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析，发现数据和业务背后的规律；3、针对业务流程进行分析调研，探索提升转化率效果的思路和方案并推动转化、1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，能熟练使用聚类、回归、分类等算法并调优；2、熟悉Linux环境开发，至少熟悉 java/PHP/Py thon/Scala/Go/C/C+等语言中一种或一种以上；3、熟悉基于 Spark、ElasticSearch、hbase 等大数据平台的相 关开发；4、有深度学习实践经验者优先，有 sparkmlib 经验者优

5、先。1、负责内容的处理，包括关键词提取、主题分析、类目预测、 质量打分等；2、负责海量用户行为的分析研究，挖掘优化用户画像，包括人 口属性和用户兴趣等；3、负责推荐引擎算法的开发，包括各类推荐算法的.实现、特 征和参数调优、用户体验优化等；4、负责数据营销平台策略的开发，包括用户洞察、行业指数趋 势预测、各类精准定向算法的实现和优化等；5、负责人工智能技术的研究，包括机器学习、知识推理、文本 语义理解、计算机视觉等技术；6、通过海量数据对用户广告的行为进行深入分析与洞察，提炼 和发现业务规律，指导推荐模型特征构建，定位产品相关的数据问 题及分析优化；7、结合广告投放场景和用户画像进行分析、归纳

6、统计指标建立 协助模型快速定位问题。1、具备数据挖掘、NLP、机器学习、最优化等算法原理知识背 景；2、具备推荐系统、精准营销、信息检索等方面的工作经验优先3、具备大规模分布式计算平台的使用和并行算法的开发经验， 对大数据处理及应用有浓厚兴趣；4、具有机器学习、数据挖掘、算法优化的根底并具有浓厚兴趣5、熟悉统计原理及检验方法、熟悉数据分析方法；6、熟悉分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景；7、熟悉 Java、Python 等，能独立完成相关的数据分析及分析 报告相关工作。1、整合根底业务数据，对根底数据库进行更新维护，参与部门 常规报表开发与维护；2、负责数据集市规划，开发及维护；3

7、、处理各业务模块数据需求，为业务运营提供数据分析方面咨 询和建议；4、负责搭建并完善业务指标监控体系，为管理层和运营层提供 决策支持；5、负责数据分析和应用相关的业务系统建立，编写对应系统开 发需求，并完成系统测试及应用推广。1、两年以上工作经验，本科以上学历，计算机相关专业优先；2、具有良好统计学及相关领域的理论根底，熟悉数理统计、数 据分析工作方法，具有较强的数据分析能力；3、精通 SQLPython 语言，有银行数据仓库，数据集市开发经验 者优先；4、具备较强文字分析和数据处理能力，能独立编写数据分析报 告；5、具备开阔的互联网业务思维，对数据敏感，有较好的业务开 拓和沟通表达能力。职责

8、：(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) 参与工程成果汇编，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

9、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根底，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。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 节省本钱。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

10、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，有海量数据挖掘的工程经验;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。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

11、。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、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、统计学理论根 底;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

12、验，掌握深度学习算法优先;3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程根底，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。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，分析研究后提供建立性建议 ;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标准的制定。要求：1. 熟

13、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/关联规那么/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/oracl

14、e、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，乐于承受挑战，良好的沟通技巧 和团队合作，抗压性强，能适应加班。职责：1. 依据工程需求建构数据萃取与转换流程2. 挖掘数据特征，进行数据和特征融合3. 搭建数学模型，并对模型进行检验评估 职位要求：1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的硕士或以上学 历;2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验，熟悉 python spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先；3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;4、突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强 的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力，有良好的团队合作意 识;5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先