数据挖掘工程师岗位的工作职责
数据挖掘工程师岗位的工作职责
数据挖掘工程师需要为指定的课题提出解决方案，并主持或参与方案实施。以下是学习啦小编整理的数据挖掘工程师岗位的工作职责。
数据挖掘工程师岗位的工作职责1
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。
数据挖掘工程师岗位的工作职责2
职责
1、针对海量用户行为数据进行挖掘和建模，深入挖掘数据的业务价值。研究机器学习或统计学习领域的前沿技术，并能活学活用到项目中。
2、基于对汽车广告投放业务及用户的理解，参与精准营销、个性化推荐等模型建设和领域研究，提升转化率等业务指标。
3、根据业务需要采集相关数据，对原始数据进行ETL和归类整理，并实现流程自动化。
4、其他大数据处理及项目开发工作等。
任职要求:
1、本科及以上学历，至少3年以上机器学习、数据挖掘相关经验。
2、精通一门语言JAVA或Python等，较强的算法和数据结构功底;熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术,熟悉Hadoop/Spark/SparkML等优先。
3、喜欢研究新技术，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。
4、具备良好的分析问题能力、沟通能力和团队合作能力，具备很强的学习和钻研能力
5、关注技术发展趋势，热爱开源，为开源项目贡献过代码优先。
数据挖掘工程师岗位的工作职责3
职责：
1.结合公司运营业务场景，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，支持现有业务并适应业务的不断拓展;
3.挖掘数据建模应用于公司业务相关场景：推荐、风险控制、用户挖掘等。
职位要求：
1.统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向，有扎实的统计学和数据挖掘专业知识;
2.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;
3.熟练掌握一门开发语言;
4.有较强的数据敏感度、逻辑分析能力，以及良好的沟通和表达能力，能够基于对业务的深入理解，从数据中发现问题和规律;
5.主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
数据挖掘工程师岗位的工作职责4
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;
3、熟练掌握Python进行数据挖掘及特征提取;熟练掌握Java/scala进行软件开发;
4、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;
5、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验;
6、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;
7、熟悉Hadoop、spark、HBase、Hive等框架。
数据挖掘工程师岗位的工作职责5
职责：
1、基于大数据平台的海量数据，负责业务相关的数据挖掘研发，及定向相关技术研发;
2、负责大数据可视化研究及平台构建及优化工作;
3、负责数据挖掘分析体系的建设，并建立和规范数据挖掘模型标准;
4、协助项目团队做好数据和应用的对接，完成项目的执行及交付;
5、配合架构师进行技术攻关和核心挖掘算法改善。
岗位要求：
1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验及2年以上数据挖掘工作经验;
2、精通决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、贝叶斯等常用的数据挖掘相关算法和技术;
3、精通R、Matlab、Python等至少一门数据分析语言和Oracle、SQL Server、MySQL、Hbase等至少一门主流数据库;
4、至少熟悉一种大数据可视化平台Echart，Tableau等;
5、熟悉Hadoop、Hive、Spark等大数据处理平台优先;熟悉Java/Web开发及面向对象的编程方式者优先;
6、良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题;
7、具备团队合作意识和创新意识，具有较强的学习能力和解决问题的能力，热爱研究算法和新技术者优先。
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