數據挖掘工程師崗位的主要職責表述
數據挖掘工程師負責項目中數據準備、模型建立、模型跟蹤、模型優化、模型維護、部署和評估;等閉環流程，為營銷、運營及決策提供分析支撐及技術支持。以下是第一范文網小編整理的數據挖掘工程師崗位的主要職責表述。
數據挖掘工程師崗位的主要職責表述1
職責：
1、負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等;
2、負責海量用戶行為的分析研究，挖掘優化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等;
3、負責推薦引擎算法的開發，包括各類推薦算法的實現、特征和參數調優、用戶體驗優化等;
4、負責數據營銷平臺策略的開發，包括用戶洞察、行業指數趨勢預測、各類精準定向算法的實現和優化等;
5、負責人工智能技術的研究，包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術;
6、通過海量數據對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察，提煉和發現業務規律，指導推薦模型特征構建，定位產品相關的數據問題及分析優化;
7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統計指標建設，協助模型快速定位問題。
招聘要求及條件：
1、具備數據挖掘、NLP、機器學習、最優化等算法原理知識背景;
2、具備推薦系統、精準營銷、信息檢索等方面的工作經驗優先;
3、具備大規模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發經驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣;
4、具有機器學習、數據挖掘、算法優化的基礎并具有濃厚興趣;
5、熟悉統計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法;
6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景;
7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作。
數據挖掘工程師崗位的主要職責表述2
職責：
1、利用數據挖掘、機器學習相關算法，解決業務需求，提高產品的用戶體驗;
2、對海量的業務數據、用戶數據進行挖掘分析，發現數據和業務背后的規律;
3、針對業務流程進行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化.
崗位要求：
1、熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優;
2、熟悉Linux 環境開發，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++ 等語言中一種或一種以上;
3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase 等大數據平臺的相關開發;
4、有深度學習實踐經驗者優先，有spark mlib經驗者優先
數據挖掘工程師崗位的主要職責表述3
職責：
1. 根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理;
2. 能夠快速根據項目需要學習并理解行業知識，并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作;
3. 能夠使用SAS,SPSS,或R,Python等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的算法;
4. 理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告;
5. 了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等;
任職要求
1. 信息化管理、數學或統計學專業背景本科以上學歷;
2. 具有一定的統計學、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業智能項目經驗尤佳;
3. 精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過程;
4. 熟悉并掌握SAS、SPSS統計分析或數據挖掘工具至少一種; 或具備Python，R等使用開源平臺開發算法的經驗;
5. 有很強的事業心、責任感，良好敬業精神、團隊精神與人際溝通能力。
數據挖掘工程師崗位的主要職責表述4
職責：
1、 整合基礎業務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護;
2、 負責數據集市規劃，開發及維護;
3、 處理各業務模塊數據需求，為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議;
4、 負責搭建并完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支持;
5、 負責數據分析和應用相關的業務系統建設，編寫對應系統開發需求，并完成系統測試及應用推廣。
職位要求
1、 兩年以上工作經驗，本科以上學歷，計算機相關專業優先;
2、 具有良好統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的數據分析能力;
3、 精通SQL\Python語言，有銀行數據倉庫，數據集市開發經驗者優先;
4、 具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫數據分析報告;
5、 具備開闊的互聯網業務思維，對數據敏感，有較好的業務開拓和溝通表達能力。
數據挖掘工程師崗位的主要職責表述5
職責：
1.負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作;
2.負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化;
3.能指導較低職位的工程師完成工作;
4.能與高校科研機構進行協同創新。
任職資格：
1. 模式識別/人工智能/計算機相關專業，本科或以上學歷;3年以上工作經驗;
2. 正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力;
3. 精通Java、Python語言，熟悉linux基本開發環境;
4. 精通NLP相關領域知識，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等;
5. 具有NLP實戰經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先;熟悉Hadoop、 Spark、Storm等分布式處理框架者更佳;
6.熟悉Git，SVN等通用工具;
7. 對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。