數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的具體職責(zé)范文（3篇）

第1頁(yè)共1頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的具體職責(zé)范文職責(zé)：1、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析及關(guān)鍵機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)2、編寫算法設(shè)計(jì)各階段的相關(guān)文檔，撰寫相關(guān)專利;3、負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化崗位要求：1、本科學(xué)歷及以上，計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專業(yè)2、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí)，在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究有較為豐富的知識(shí)積累和一定的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。3、熟悉大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析基礎(chǔ)理論和算法，有智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;4、有醫(yī)療數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先5、樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，勤奮肯干，有責(zé)任心數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的具體職責(zé)范文（二）職責(zé)：1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的分析研究，包括數(shù)據(jù)挖掘算法的分析研究，特定工程的數(shù)據(jù)挖掘模型的需求分析、建模、實(shí)驗(yàn)?zāi)M;2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，包括需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)測(cè)試和優(yōu)化。3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)集成、分析和洞察技術(shù)研究，業(yè)務(wù)建模。包括業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)模型的生成和應(yīng)用，關(guān)鍵算法的研究和開(kāi)發(fā)。任職要求：1、具有深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)基礎(chǔ);2、有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，邏輯思考、問(wèn)題定位解決能力;3、具有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。4、較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力。數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位的具體職責(zé)范文（三）職責(zé)：1、參與機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)的搭建，為數(shù)據(jù)分析提取提供平臺(tái)支持;2、參與各類業(yè)務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)需求的開(kāi)發(fā)和支持;3、集成各類成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及計(jì)算平臺(tái);4、設(shè)計(jì)并落實(shí)人工智能（AI）在公司不同業(yè)務(wù)部門，不同應(yīng)用場(chǎng)景中的實(shí)現(xiàn);規(guī)劃智能人機(jī)交互包括語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、人臉識(shí)別等AI技術(shù);5、對(duì)人工智能技術(shù)的研究，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制、知識(shí)應(yīng)用、智能決策等技術(shù)的研究;任職要求：1.學(xué)歷：數(shù)理統(tǒng)計(jì)類、計(jì)算機(jī)科學(xué)，軟件工程等專業(yè)本科生以上學(xué)歷2.數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)方向____年以上工作經(jīng)驗(yàn)，有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)項(xiàng)目實(shí)際經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;3.熟悉數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析及挖掘、常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;4.熟悉關(guān)系數(shù)據(jù)、NoSQL數(shù)據(jù)工具以及大數(shù)據(jù)技術(shù)至少一種產(chǎn)品，如MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive