數據挖掘工程師崗位職責(19篇)

　　在當今社會(huì )生活中，很多地方都會(huì )使用到崗位職責，制定崗位職責可以最大限度地實(shí)現勞動(dòng)用工的科學(xué)配置。那么相關(guān)的崗位職責到底是怎么制定的呢？以下是小編幫大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎大家分享。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　1、從事國土規劃類(lèi)項目的.前期調研、數據處理與分析、文本編寫(xiě)、圖件與數據庫的制作;

　　2、從事土地開(kāi)發(fā)整理項目的前期踏勘、文本編寫(xiě)、圖件制作及預算編制;

　　3、能制定合理的實(shí)施計劃，保證項目的有序開(kāi)展。

數據挖掘工程師崗位職責2

　　1、針對具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求、定義數據分析及挖掘問(wèn)題;

　　2、使用統計學(xué)分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進(jìn)行驗證、開(kāi)發(fā)、改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)現數據挖掘的功能應用;

　　3、搭建高擴展高性能的`數據分析模型庫，作為數據分析團隊的基礎工具;

　　4、完成領(lǐng)導安排的其他工作。

數據挖掘工程師崗位職責3

　　1、熟悉掌握業(yè)務(wù)系統功能，靈活制定不同業(yè)務(wù)的`推廣策略，通過(guò)活動(dòng)運營(yíng)、內容運營(yíng)等方式策劃并落地項目推廣方案，拓展系統用戶(hù)量及影響力。

　　2、熟悉公文寫(xiě)作，配合完成工作匯報材料的撰寫(xiě)及分析報告。

　　3、與企業(yè)及海關(guān)關(guān)系的協(xié)調和維護，強化合作關(guān)系，維護好項目參與方的關(guān)系。

　　4、面向進(jìn)出口企業(yè)開(kāi)展調研，主動(dòng)挖掘系統需求，進(jìn)行需求分析，形成調研報告或業(yè)務(wù)需求報告。

　　5、項目管理相關(guān)工作，包括組織業(yè)務(wù)需求論證、項目立項、進(jìn)度管理等根據項目管理規范開(kāi)展相關(guān)工作。

　　6、完成領(lǐng)導交辦的其他工作事項。

數據挖掘工程師崗位職責4

　　職責：

　　1、對海量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶(hù)行為特征，發(fā)現潛在規律，建立機器學(xué)習算法并優(yōu)化;

　　2、利用數據挖掘技術(shù)分析、預測用戶(hù)的消費行為;

　　3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數學(xué)模型，幫助公司改善運營(yíng)管理，節省成本。

　　任職要求：

　　1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;

　　2、統計學(xué)、會(huì )計學(xué)、數學(xué)、物理等相關(guān)專(zhuān)業(yè);

　　3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗;

　　4、對統計學(xué)和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;

　　5、熟悉決策樹(shù)、聚類(lèi)、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經(jīng)驗;

　　6、有用戶(hù)行為分析、用戶(hù)建模、業(yè)務(wù)建模、數學(xué)建模經(jīng)驗優(yōu)先;

　　7、良好的'邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對數據敏感，良好的溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責5

　　1、完成除塵器設計、技術(shù)開(kāi)發(fā)、技術(shù)創(chuàng )新和市場(chǎng)技術(shù)支持工作，組織標準化文件的編制;

　　2、負責電、袋、電袋除塵器初步設計和圖紙繪制，設計文件的.編制工作;

　　3、協(xié)助工程人員解決現場(chǎng)技術(shù)問(wèn)題，并在二次設計中不斷修正和改進(jìn);

　　4、與業(yè)主的技術(shù)交流與技術(shù)談判。

　　5、完成領(lǐng)導交辦的其他任務(wù)。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　1.負責海量數據的分析開(kāi)發(fā)工作;

　　2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的`實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議;

　　3.優(yōu)化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進(jìn)行數據分析和挖掘;

　　4.根據用戶(hù)的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準確性;

　　5.參與相關(guān)數據標準和規范的制定。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　1、參與部門(mén)項目的售前工作，參與現場(chǎng)交流，深入挖掘用戶(hù)需求，編寫(xiě)投標方案，參與投標;

　　2、完成所負責項目的'需求規格說(shuō)明書(shū)的編寫(xiě)，并向項目組開(kāi)發(fā)人員和測試人員講解需求，如需求發(fā)生變化及時(shí)調整需求。

　　3、完成所負責項目的概要設計，并解決項目進(jìn)展過(guò)程中的需求與設計問(wèn)題;

　　4、可承擔部分項目經(jīng)理的職責，組織相關(guān)資源對項目工作進(jìn)行計劃/控制/調整;

數據挖掘工程師崗位職責8

　　1、海量大數據分析、數據挖掘，負責分析和評估數據質(zhì)量，提升數據治理的水平并指導數據采集

　　2、負責數據分析、加工、清理、預處理等數據質(zhì)量分析工作

　　3、能夠熟練使用Python編程，掌握numpy、pandas、matplotlib等常用分析工具包

　　4、能針對特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，從數據中建模，解決問(wèn)題

　　5、善于撰寫(xiě)文檔，善于積累和輸出者優(yōu)先

數據挖掘工程師崗位職責9

　　1.負責企業(yè)級數據倉庫設計、規劃、建設、實(shí)施、管理,數據倉庫架構設計與數據開(kāi)發(fā)，創(chuàng )建數據倉庫、數據集市

　　2.熟悉數據倉庫領(lǐng)域知識，從架構和技術(shù)層面參與建設數據倉庫，包括元數據管理、數據質(zhì)量、主數據管理、性能優(yōu)化和調優(yōu)。

　　3.負責數據倉庫平臺相關(guān)數據管理工作，如研發(fā)規范、質(zhì)量規范、保障規范的制定與推動(dòng)實(shí)施落地

　　4.配合和協(xié)助數據分析/數據挖掘形成底層/中間層的業(yè)務(wù)邏輯切片

數據挖掘工程師崗位職責10

　　1、MySQL數據庫規劃、設計、監控維護、升級、備份、鏡像、容災;

　　2、數據庫服務(wù)器的安裝部署、性能優(yōu)化、可靠性、容災方案制定等;

　　3、對數據庫性能分析與調優(yōu)，排錯，保證數據安全;

　　4、負責對開(kāi)發(fā)工程師的SQL語(yǔ)句進(jìn)行優(yōu)化;

　　5、配合研發(fā)制定數據庫技術(shù)方案，分庫分表策略，現有表結構優(yōu)化，數據遷移方案;

　　6、負責Mysql自動(dòng)化相關(guān)事宜;

數據挖掘工程師崗位職責11

　　職責：

　　1、負責業(yè)務(wù)數據建模、數據分析及關(guān)鍵機器學(xué)習算法的設計與實(shí)現

　　2、編寫(xiě)算法設計各階段的相關(guān)文檔，撰寫(xiě)相關(guān)專(zhuān)利；

　　3、負責基于大數據平臺的相關(guān)算法實(shí)現及優(yōu)化

　　崗位要求：

　　1、本科學(xué)歷及以上，計算機、醫學(xué)統計或相關(guān)專(zhuān)業(yè)

　　2、數學(xué)基礎扎實(shí)，在數據挖掘、機器學(xué)習算法研究有較為豐富的`知識積累和一定的實(shí)際項目經(jīng)驗。

　　3、熟悉大數據存儲與分析基礎理論和算法，有智能數據挖掘系統開(kāi)發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；

　　4、有醫療數據分析經(jīng)驗優(yōu)先

　　5、樂(lè )于接受挑戰，學(xué)習能力強，勤奮肯干，有責任心

數據挖掘工程師崗位職責12

　　1、負責土地利用總體規劃、建設項目用地預審及報批等規劃項目的開(kāi)展和編制;

　　2、負責土地利用總體規劃修改(有條件建設區使用、占用多劃基本農田、城鄉建設用地規模邊界調整)等規劃項目的開(kāi)展和編制;

　　3、負責高標準基本農田、上圖入庫、城鄉建設用地增減掛鉤、土地整治規劃、土地整理復墾開(kāi)發(fā)、永久基本農田劃定、土地節約集約利用評價(jià)等規劃項目的`開(kāi)展和編制。

　　4、負責規劃類(lèi)的其他項目的開(kāi)展和編制。

數據挖掘工程師崗位職責13

　　1、負責生產(chǎn)環(huán)境Mysql數據庫系統高可用、高性能架構方案，分庫分表策略，數據庫擴展方案;

　　2、排查數據庫故障，分析和解決疑難問(wèn)題，提出預防方案;

　　3、制定數據庫監控策略、備份策略、容災策略，探查系統潛在的`問(wèn)題和可能的性能瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化;

　　4、對開(kāi)發(fā)工程師的SQL語(yǔ)句進(jìn)行審核及SQL優(yōu)化;

　　5、負責redis、memcache等非關(guān)系數據庫的管理和擴展，能夠根據業(yè)務(wù)需求完成系統設計、架構設計工作;

　　6、參與前瞻性新技術(shù)研究，解決數據庫相關(guān)疑難問(wèn)題。

數據挖掘工程師崗位職責14

　　1、針對海量用戶(hù)行為數據進(jìn)行挖掘和建模，深入挖掘數據的業(yè)務(wù)價(jià)值。研究機器學(xué)習或統計學(xué)習領(lǐng)域的'前沿技術(shù)，并能活學(xué)活用到項目中。

　　2、基于對汽車(chē)廣告投放業(yè)務(wù)及用戶(hù)的理解，參與精準營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化推薦等模型建設和領(lǐng)域研究，提升轉化率等業(yè)務(wù)指標。

　　3、根據業(yè)務(wù)需要采集相關(guān)數據，對原始數據進(jìn)行ETL和歸類(lèi)整理，并實(shí)現流程自動(dòng)化。

　　4、其他大數據處理及項目開(kāi)發(fā)工作等。

數據挖掘工程師崗位職責15

　　1.結合公司運營(yíng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，定義數據分析及挖掘問(wèn)題;

　　2.使用統計學(xué)分析方法、挖掘算法，構建有效且通用的數據分析模型，支持現有業(yè)務(wù)并適應業(yè)務(wù)的不斷拓展;

　　3.挖掘數據建模應用于公司業(yè)務(wù)相關(guān)場(chǎng)景：推薦、風(fēng)險控制、用戶(hù)挖掘等。

數據挖掘工程師崗位職責16

　　1.針對用戶(hù)行為預測業(yè)務(wù)，負責用戶(hù)畫(huà)像、訂單特征體系建設，包括離線(xiàn)數據產(chǎn)出以及服務(wù)化;

　　2.針對用戶(hù)端上行為產(chǎn)出的實(shí)時(shí)數據流，挖掘實(shí)時(shí)特征并服務(wù)化;

　　3.針對客服場(chǎng)景，挖掘實(shí)時(shí)用戶(hù)行為異常以及進(jìn)線(xiàn)異常;

　　4.針對智能客服場(chǎng)景用戶(hù)標簽挖掘，人群挖掘等工作，支持智能運營(yíng)方向的業(yè)務(wù);

　　5.負責開(kāi)發(fā)并維護智能客服業(yè)務(wù)的.特征服務(wù)系統。

數據挖掘工程師崗位職責17

　　1、基于大數據平臺的海量數據，負責業(yè)務(wù)相關(guān)的數據挖掘研發(fā)，及定向相關(guān)技術(shù)研發(fā);

　　2、負責大數據可視化研究及平臺構建及優(yōu)化工作;

　　3、負責數據挖掘分析體系的'建設，并建立和規范數據挖掘模型標準;

　　4、協(xié)助項目團隊做好數據和應用的對接，完成項目的執行及交付;

　　5、配合架構師進(jìn)行技術(shù)攻關(guān)和核心挖掘算法改善。

數據挖掘工程師崗位職責18

　　1、負責所調試項目的.調試方案編制、技術(shù)培訓等工作;

　　2、參與裝置水聯(lián)動(dòng)前的聯(lián)合驗收，監督、核實(shí)缺陷處理情況;

　　3、負責裝置水聯(lián)動(dòng)、整套啟動(dòng)、負荷通煙氣運行，指導業(yè)主操作人員運行;

　　4、收集整理運行數據，協(xié)助公司技術(shù)部門(mén)解決裝置工藝、技術(shù)問(wèn)題;

　　5、負責裝置72h或168h性能考核，編制性能考核報告;

　　6、工程項目質(zhì)保期內服務(wù)，在收到業(yè)主通知或公司安排后及時(shí)聯(lián)系，有需要立即到場(chǎng)進(jìn)行服務(wù);

　　7、參與工程項目移交并到場(chǎng)核對驗證，與業(yè)主建立聯(lián)系;

　　8、質(zhì)保期結束前質(zhì)保金支付事宜的跟進(jìn)、手續辦理;

　　9、對工程項目存在問(wèn)題、裝置共性問(wèn)題及疑難問(wèn)題及時(shí)提出匯總給公司技術(shù)部門(mén);

　　10、在工作過(guò)程中注意維護公司形象，保守公司機密，宣傳公司品牌及文化。

數據挖掘工程師崗位職責19

　　1.負責數據分析,數據挖掘相關(guān)的`算法、應用的設計與開(kāi)發(fā);

　　2.負責公司產(chǎn)品各階段數據的整理、分析、挖掘及提交數據報告，重點(diǎn)對車(chē)輛行為數據進(jìn)行分析和挖掘，利用數據分析結論推動(dòng)業(yè)務(wù)產(chǎn)品的優(yōu)化;

　　3.對海量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行整合、分析挖掘，挖掘產(chǎn)品以及用戶(hù)潛在信息，為營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)及決策提供業(yè)務(wù)分析及數據支持。

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