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数据挖掘工程师工作的职责概述（通用28篇）

数据挖掘工程师工作的职责概述篇1

职责：

1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;

2、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，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘

的功能应用;

3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基

础工具;

4、完成领导安排的其他工作。

任职要求：

1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历;

2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放

宽至2年以上;

3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术;

4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者

优先考虑;

5、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神

经网络等)及其原理，并具备相关项目经验;

6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经

验;

7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心

强。

数据挖掘工程师工作的职责概述篇2

职责：

1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，

分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需

求;

2、深入分析汽车后服务应用数据，特别是时间序列内的连续数据，

应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型，形成诊修技术分

析报告或数据产品，并跟踪产品运营落地;

3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的具

体开发和应用。

任职要求：

1、本科以上学历，数学、统计等相关专业背景，硕士或以上学历

优先;

2、4年以上相关工作经验，精通SQL，熟练使用

Hadoop/MongoDB/Spark进行数据处理加工;熟练掌握Python，

Shell任一种脚本

3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神

经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验，能够熟练运用python、

R、spark任意一种进行建模;

4、具有大型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者

优先。

5、具有对时间序列进行数据挖掘经验者优先。

数据挖掘工程师工作的职责概述篇3

职责：

1、参与数据ETL和数据仓库治理;

2、参与大数据分析和挖掘，个性化推荐等系统的设计和开发;

3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计

与开发;

4、参与BI等系统基础数据支撑开发;

5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模

块的开发;

6、参与爬虫等外部相关数据爬取。

任职要求：

1、熟悉概率论和统计方法;

2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;

3、掌握JAVA，理解MapReduce开发思维，能独立开发分布式

计算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等脚本语言或应用

开发者优先;

4、熟悉关系型数据库MySQL等，了解NoSQL;

5、具备工程化思维，思考数据业务能够全面谨慎;

6、具备快速学习的能力和业务理解力，对数据开发有浓厚的兴趣，

具备理解和整合算法的能力。

数据挖掘工程师工作的职责概述篇4

职责：

1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现;

2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，

提升算法效果;

3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序;

4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘;

5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对