数据挖掘工程师岗位的具体职责
数据挖掘工程师岗位的具体职责
数据挖掘工程师负责内容的处理，包括关键词提取、主题分析、类目预测、质量打分等。以下是学习啦小编整理的数据挖掘工程师岗位的具体职责。
数据挖掘工程师岗位的具体职责1
职责：
1. 参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作;
2. 根据分析、诊断结果，建立分析模型并优化，为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持;
3. 利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模;
4. 有相关工作经验1年以上。
任职要求：
1. 硕士以上学历，有较强的数学功底和扎实的统计学、数据挖掘功底;
2. 掌握SQL语句，熟悉Oracle，具备数据处理能力;
3. 精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法，具备一定的基础可自编挖掘算法;
4. 有较强的市场敏感度，分析能力强;
5. 具备良好的职业素质与敬业精神，注重团队合作，擅长沟通表达;
6. 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验(奢侈品行业优先);有数据挖掘项目实施经验者优先，有营销知识，理念和实践者优先。
数据挖掘工程师岗位的具体职责2
职责：
1、负责业务数据建模、数据分析及关键机器学习算法的设计与实现
2、编写算法设计各阶段的相关文档，撰写相关专利;
3、负责基于大数据平台的相关算法实现及优化
岗位要求：
1、本科学历及以上，计算机、医学统计或相关专业
2、数学基础扎实，在数据挖掘、机器学习算法研究有较为丰富的知识积累和一定的实际项目经验。
3、熟悉大数据存储与分析基础理论和算法，有智能数据挖掘系统开发经验者优先;
4、有医疗数据分析经验优先
5、乐于接受挑战，学习能力强，勤奋肯干，有责任心
数据挖掘工程师岗位的具体职责3
职责：
1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求，通过大数据挖掘技术研究客户本质属性，进行针对性数据分析;
2、深入理解内部与外部各种数据的数据结构，应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法，进行清洗、分析、建模，完成数据的产品转化设计，并不断完善和优化模型;
3、通过数据分析手段，描述业务特征，结合市场行业状况，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议，以推动业务发展。
岗位要求：
1、本科学历及以上
2、本科学历需3-4年工作经验，硕士及以上可放宽至2年
3、统计学、计量经济学、数学专业优先，
4、熟悉2种以上分析开发工具：Python、R、SAS 等，熟悉两种及以上数据库：hive\oracle\mysql等，熟悉SQL语句;
5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳;
6、具有良好的沟通和快速学习能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型。
数据挖掘工程师岗位的具体职责4
职责：
1、负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的需求分析、建模、实验模拟;
2、负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。
3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究，业务建模。包括业务模型、数据模型的生成和应用，关键算法的研究和开发。
任职要求：
1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础;
2、有较强的数据分析能力，逻辑思考、问题定位解决能力;
3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。
4、较强的数据处理和分析能力。
数据挖掘工程师岗位的具体职责5
职责：
1、参与机器学习的平台的搭建，为数据分析提取提供平台支持;
2、参与各类业务的机器学习相关需求的开发和支持;
3、集成各类成熟的机器学习算法以及计算平台;
4、设计并落实人工智能(AI)在公司不同业务部门，不同应用场景中的实现;规划智能人机交互包括语音合成、语音识别、手势识别、自然语言处理、人脸识别等AI技术;
5、对人工智能技术的研究，包括机器学习、智能控制、知识应用、智能决策等技术的研究;
任职要求：
1.学历：数理统计类、计算机科学，软件工程等专业本科生以上学历
2.数据挖掘、机器学习相关方向3年以上工作经验，有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者优先;
3.熟悉数理统计、数据分析及挖掘、常用机器学习算法;
4.熟悉关系数据、NoSQL数据工具以及大数据技术至少一种产品，如 MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等;
5.熟练掌握至少一种编程语言，Java、Scala、C++、R、Python
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