导读：第一篇：数据挖掘工程师岗位的职责 职责: 1、海量大数据分析、数据挖掘，负责分析和评估数据质量，提升数据治理的水平并指导数据采集 2、负责数据分析、加工、清理、预处理等数... 如果觉得还不错，就继续查看以下内容吧！
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第一篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责:
1、海量大数据分析、数据挖掘，负责分析和评估数据质量，提升数据治理的水平并指导数据采集
2、负责数据分析、加工、清理、预处理等数据质量分析工作
3、能够熟练使用Python编程,掌握numpy、pandas、matplotlib等常用分析工具包
4、能针对特定的业务场景，从数据中建模，解决问题
5、善于撰写文档，善于积累和输出者优先
任职资格:
1、本科及以上学历，计算机、数理统计、机器学习、人工智能相关专业毕业优先，基础功底扎实，硕士优先;
2、对oracle、MongoDb、hadoop，MySql、Redis熟悉优先;
3、熟悉hadoop生态系统内常见项目的使用(hdfs、hive、hbase、spark、storm、zookeeper、kafka、yarn等)
4、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理，可以灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理
5、具有团队合作精神，良好的沟通协作能力，善于分析问题本质并解决问题，善于学习，乐于分享。
第二篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1、整合公司各大系统的会员、订单等数据资料;
2、按原型开发数据产品模块、外 部数据挖掘;
3、为公司业务需求，快速输出定制化报表;
4、参与大数据平台设计和实施，负责基于Hadoop生态的大数据平台相关的应用开发;
5、进行大数据相关新技术的研究和落地。
要求：
1、本科及以上学历，计算机相关专业，1年以上相关开发经验;
2、有文本挖掘、爬虫等相关经验，熟练掌握py thon/PHP等语言，有linux环境开发经验:3、熟悉常见的机器学习、自然语言处理相关领域的知识:包括句法/语法分析、关键词抽取、情感分析、文本分类聚类、检索、相似度算法等;
4、熟悉Hadoop, Spark, Tensorflow等， 能从业务场景中精确识别问题模式并应用相应的模型和算法来解决问题，并有能力建立合理的评价指标;
5、对常见的数据库Mysq1 Oracle SQLServer 0racle等有较深的理解，能熟练操作:
6、热爱技术，喜欢钻研，善于沟通，有团队合作精神。
第三篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
业务数据的收集整理和分析;
负责公安、交通领域的业务建模和算法设计;
分析项目数据需求，完成系统中数据分析模块的设计、实现和测试;
设计、构建和优化基于大数据的存储平台架构，编写相关技术文档;
设计并实现基于开源项目(Cobar，Spark等)的海量数据集成与处理平台;
为其他部门提供数据分析支撑。
任职资格：
计算机相关专业;
熟悉数据挖掘算法，对分类、聚类、时序、图等算法有很深了解;
熟练掌握Hadoop、Spark 生态系统组件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相关大数据架构,开发成功案例;
熟练的使用、开发ETL工具经验，有数据库建模 ER建模经验优先;
有海量数据BI或数据挖掘项目实施和管理经验，对数据挖掘理论方法有一定了解者优先;
熟悉的Bash Shell和Python等脚本编程能力;
强烈的责任心和工作热情，良好的团队合作精神。
第四篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1，负责MySQL数据库的备份、恢复、监控、迁移等日常运维工作。
2，负责MySQL性能的调优，保证数据库安全、稳定、高效运行。
3，制定和改进应急预案、策略和流程，提高服务运行质量。
4，与产品开发团队紧密配合，规划、设计、评审和优化数据库设计方案。
5，数据库新技术的研究，适应快速发展的互联网业务场景。
任职要求：
1、5年mysql数据库维护经验，熟悉mysql故障排查、性能优化、备份与恢复、容灾等技术。
2、负责MySQL数据库日常管理和维护，对现有数据系统的稳定性、高可用性、扩展性的相关保障工作;
3、负责性能监控和调优，能够对业务需求和事故及时响应，调整数据库设计建议;
4、负责审核新业务上线的数据库代码审核与部署;
5、能够进行数据库引擎、SQL语句和读写分离的优化分析/设计，并具有高并发下读写分离维护经验;
6、熟悉 redis/memcache/mongodb等nosql数据库优先;
7、熟悉Linux运维管理，熟悉shell或python一种脚本语言开发优先。
第五篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1.负责构建体系框架，公开数据等进行分析，挖掘特征;
2.负责大数据产品的规划，需求分析和产品设计和定义;
3.基于现有真实用户行为数据，能够从数据中发现能源的需求和业务场景;
4.参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现;
5.监测分析产品运营状况，持续优化产品功能改造和业务拓展方向，提出和落实产品优化改造方案。
6.撰写专题大数据分析报告。
招聘要求:
1、统计学，数学，计算机等专业硕士及以上学历，2年以上数据分析工作经验
2、扎实的数理统计理论知识，如描述性统计，推断性统计，多元统计分析等
3、熟悉数据挖掘理论与方法，如聚类分析，决策树，逻辑回归，关联规则等
4、熟悉SQL语言进行数据处理和汇总统计分析
5、精通Excel，主要包括数据透视表，函数，图表和VBA等
6、熟练使用SPSS，SAS，R，Python中的任一工具进行数据分析工作
7、逻辑思维能力强，表达条理清晰，善于用PPT写作。
第六篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1、 参与或负责公司的大数据平台的建设;
2、 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等;
3、 负责项目中数据准备、模型建立、模型跟踪、模型优化、模型维护、部署和评估;等闭环流程，为营销、运营及决策提供分析支撑及技术支持;
4、 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。
职位要求：
1、计算机、统计学、数学、金融学等相关专业，本科及以上学历，硕士及以上优先;
2、优秀的逻辑思维能力，能够发现关键数据、关键问题，从海量数据中发现有价值的规律;
3、善于分析业务、能将复杂的业务需求转化为数据/数学模型，对大数据处理和分析工作有热情;
4、熟悉常见爬虫、反爬虫技术，有爬虫相关项目开发经验优先;
5、 熟悉SAS、R、python等统计分析软件者优先;
6、 有大数据相关(hadoop、spark)编程经验者优先;
7、有良好的沟通表达能力和分析报告制作经验者优先。
第七篇：数据挖掘工程师岗位的职责
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。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，包括数据整理、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、统计学理论基础;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、数据结构等编程基础，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。
第八篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1、负责金融行业数据仓库开发工作
2、负责与多个应用对接的接口和框架设计
3、充分理解产品需求，能够结合需求进行任务设计，完成详细设计文档的编写。
岗位要求：
1. 从事数据仓库及商业智能(BI)领域工作至少3年以上，熟悉数据仓库模型设计方法论，并有实际的模型设计经验，有大型数仓建设经验优先;
2. 精通数据仓库领域知识和管理技能，包括但不局限于：元数据管理、数据质量、主数据管理、性能调优等;
3.有主流商业/开源ETL工具(Informatica、Datastage、Kettle等)使用经验者优先;
4. 熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验，包括Hdfs、Map-Reduce、Hive、Hbase、Spark等，具备海量数据加工处理(ETL)相关经验;
5. 熟练使用java语言,对微服务架构有一定了解;
6. 具有较强的团队意识与良好的沟通能力及高度的工作责任感，热爱技术，有很强的钻研能力，乐于接受有挑战性的任务;
7、有团队管理经验优先。
第九篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1、负责数据仓库的设计、开发、部署、维护和优化;
2、参与公司项目数据库架构设计,及相关文档的撰写;
3、协助开发完成数据库表的设计以及SQL调优,给开发人员提供SQL调优指导;
4、负责数据库技术规范建设。
任职要求：
1、2年以上数据库开发经验，有大型数据仓库类项目ETL开发工作经验;
2、精通SQL语句编写与优化，精通存储过程、索引、触发器等使用，熟悉数据库的备份恢复及数据迁移;
3、精通数据库性能分析和测试，有数据库优化，存储性能优化的经验;
4、熟悉数据仓库建设思想，能够快速学习不同的技术和工具;
5、熟练掌握Kettle工具，熟悉ETL过程调优，熟练使用各种ETL作业调度工具;
6、能够接受出差者优先考虑。
第十篇：数据挖掘工程师岗位的职责
职责：
1. 负责数据挖掘、机器学习、人工智能技术的研究，并将技术应用在业务建模中
2. 结合实际场景，构建算法模型并进行训练验证，对模型和算法进行持续优化和迭代
3. 和用户沟通洽谈，将业务痛点转化为数据理解，探索多种算法来解决业务问题
4. 核心算法研究，实践探索，持续跟进模型算法的前沿技术和发展趋势，结合公司业务进行技术预研
岗位要求：
1. 金融、统计、数学、计算机等相关专业硕士及以上学历，优秀应届毕业生亦可;
2. 在机器学习、数据挖掘、统计学方向拥有扎实的理论基础，
3. 精通常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;
4. 熟悉主流数据库，对 NoSql 有一定了解及应用经验;
5. 精通C++/java/Python中至少一门编程语言;
6. 有团队精神，能够承担责任和压力。
结尾：非常感谢大家阅读《数据挖掘工程师岗位的职责(优选10篇)》，更多精彩内容等着大家，欢迎持续关注作文录「Zwlu.Com」，一起成长！
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