數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（6篇）

第第頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（匯總6篇）數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)第1篇職責(zé):1、參加數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的算法研發(fā)過(guò)程（包括需求分析、技術(shù)可行性評(píng)估、分析解決問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)新需求等）；2、獨(dú)立分析、評(píng)估并解決問(wèn)題，并用代碼實(shí)現(xiàn)，在較短時(shí)間內(nèi)尋求到最優(yōu)的解決方案，并應(yīng)用到產(chǎn)品中；3、負(fù)責(zé)分布式算法的設(shè)計(jì)及編碼，提高算法的精度和效率；4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖據(jù)方向上的技術(shù)預(yù)研工作。任職資格:1、本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、掌控理論與掌控工程、信號(hào)分析及信息處理等專(zhuān)業(yè)；2、3年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作和討論閱歷；3、精通至少一種主流編程語(yǔ)言，包括但不限于C、C++、Python、Java等；4、諳習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，把握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學(xué)習(xí)框架；5、諳習(xí)Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)及mllib和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)編程；6、有數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、音頻信號(hào)分析、自然語(yǔ)言處理、物流優(yōu)化、時(shí)間序列推測(cè)算法等與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合的成功閱歷；7、擅長(zhǎng)分析和解決問(wèn)題，富有想象力和學(xué)習(xí)本領(lǐng)，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，擅長(zhǎng)發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)中的價(jià)值，具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)第2篇職責(zé)：1、對(duì)接公司管理層及各個(gè)部門(mén)的數(shù)據(jù)分析需求，建立數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，獨(dú)立完成問(wèn)題分析，模型研發(fā)，模型校驗(yàn)，模型總結(jié)并編寫(xiě)商業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告等相關(guān)工作；2、對(duì)接數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位反饋數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)實(shí)施過(guò)程，適時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)模型；3、從海量數(shù)據(jù)中發(fā)覺(jué)問(wèn)題，在數(shù)據(jù)發(fā)生異動(dòng)時(shí)適時(shí)感知數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)原理，從數(shù)據(jù)中找出原因，解決問(wèn)題，提煉出有價(jià)值的信息，引導(dǎo)業(yè)務(wù)決策；4、通過(guò)數(shù)據(jù)報(bào)告、產(chǎn)品和建模成果推動(dòng)業(yè)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)；5、通過(guò)海量數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建用戶畫(huà)像、個(gè)性化推舉、銷(xiāo)量推測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)掌控等系統(tǒng)；6、參加數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、算法調(diào)研、優(yōu)化；7、用戶分析、理解及建模，持續(xù)提升用戶產(chǎn)品體驗(yàn)；任職要求：1、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷；2、2年以上數(shù)據(jù)分析閱歷，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)分析/挖掘，和解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的本領(lǐng)；3、嫻熟把握MySQL的使用；4、諳習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，嫻熟運(yùn)用SQL，能高效的與技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行溝通；5、具有良好的業(yè)務(wù)敏感度和優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析技能，擅長(zhǎng)與內(nèi)部及外部合作團(tuán)隊(duì)交流溝通。6、人品端正，擅長(zhǎng)溝通，學(xué)習(xí)、表達(dá)本領(lǐng)強(qiáng)，能夠承受較強(qiáng)壓力，有團(tuán)隊(duì)合作精神。數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)第3篇職責(zé)負(fù)責(zé)汽車(chē)產(chǎn)品數(shù)據(jù)底表的日常更新與維護(hù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、清洗、計(jì)算及校驗(yàn)采納系統(tǒng)化方法規(guī)范數(shù)據(jù)字段，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)可視化等多種方式為探干脆討論供給工具支撐幫助高級(jí)討論人員完成客戶需求處理工作任職要求：1本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等專(zhuān)業(yè)對(duì)汽車(chē)市場(chǎng)、品牌及主流乘用車(chē)產(chǎn)品有肯定認(rèn)知較強(qiáng)的excel數(shù)據(jù)處理本領(lǐng)，諳習(xí)透視表及常用函數(shù)，有肯定編程本領(lǐng)有較強(qiáng)的抗壓本領(lǐng)、邏輯本領(lǐng)以及團(tuán)隊(duì)溝通本領(lǐng)心態(tài)沉穩(wěn)踏實(shí)，細(xì)致認(rèn)真，有較強(qiáng)的求知欲與接受本領(lǐng)數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)第4篇職責(zé)：1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向（新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商）的產(chǎn)品研發(fā)；2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求（應(yīng)用場(chǎng)景），利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)本領(lǐng)。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫(huà)像，個(gè)性化推舉，用能推測(cè)等；3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等；4、將客戶需求精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫(xiě)數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化；5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。崗位要求：1、本科以上學(xué)歷，堅(jiān)固結(jié)實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)；有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景優(yōu)先；2、精通常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、貝葉斯等），有實(shí)際建模閱歷，把握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先；3、具有堅(jiān)固結(jié)實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ)，精通至少一門(mén)編程語(yǔ)言例如JAVA/python/R等；4、諳習(xí)Map—Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐閱歷優(yōu)先。數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)第5篇職責(zé)：1、負(fù)責(zé)時(shí)間序列分析類(lèi)算法的維護(hù)和設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)；2、負(fù)責(zé)海量?jī)?nèi)容和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果；3、參加搭建和實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的算法處理程序；4、應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘；5、依據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)高效算法，并對(duì)模型及算法進(jìn)行驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)。1、20XX屆應(yīng)屆畢業(yè)生，本科及以上學(xué)歷，985/211畢業(yè)院校優(yōu)先考慮，計(jì)算機(jī)軟件、通訊相關(guān)專(zhuān)業(yè)；2、諳習(xí)linux操作，諳習(xí)oracle數(shù)據(jù)庫(kù)及sql語(yǔ)言；3、把握數(shù)據(jù)分析/挖掘方法及相關(guān)算法；4、有R語(yǔ)言開(kāi)發(fā)本領(lǐng)優(yōu)先；5、有運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析，模型構(gòu)建閱歷優(yōu)先。數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)第6篇職責(zé)：搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型：深入理解業(yè)務(wù)流程，搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析、挖掘、建模，參加模型的維護(hù)、部署、評(píng)估工作，并形成相應(yīng)的模型標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告；建立相關(guān)用戶行為模型，用戶分層模型；分析用戶數(shù)據(jù)：通過(guò)深度挖掘用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)，行為數(shù)據(jù)，討論公司相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，整理和發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，生成數(shù)據(jù)產(chǎn)品并推動(dòng)落地；分析客戶的基本屬性及行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行精細(xì)化客戶分群、客戶畫(huà)像，撰寫(xiě)深入的客戶分析報(bào)告，建立與產(chǎn)品、客群、業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)相適應(yīng)的細(xì)分模型；諳習(xí)電信業(yè)務(wù)優(yōu)先。任職要求：本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)，3年及以上工作經(jīng)過(guò)，有大數(shù)據(jù)平臺(tái)、電信行業(yè)背景優(yōu)先；至少把握一種數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言（Java/R/Python/Matlab）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作，諳習(xí)各種數(shù)據(jù)分析算法，具有相應(yīng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)、諳習(xí)建模和數(shù)據(jù)分析相關(guān)學(xué)問(wèn)，諳習(xí)SVM數(shù)學(xué)推導(dǎo)，能獨(dú)立實(shí)現(xiàn)SVM算法。能夠適應(yīng)