人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。

数据挖掘工程师岗位职责篇一

1、负责目标用户分析、数据预估、用户验证、用户调研等，为运营计划提供依据;

2、负责对行业数据的采集、管理，并不断完善行业数据积累;

3、负责使用行为数据、文本数据、关系数据等对用户进行深入分析，构建用户画像，用户关系网络等工具，持续优化用户风险评估模型、用户价值模型;

4、建立和优化数据模型，协助建立自动化决策系统;

5、负责监控日常游戏数据，输出相关结论和报告，及时发现数据异动，预警运营风险;

6、支持公司大数据产品的技术体系建设，将业内先进算法应用到业务场景，提高团队整体技术创新能力。

要求：

1、本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关数据分析专业;

2、三年以上工作经验，有成功的数据挖掘项目经验优先;

3、掌握sql语句，熟悉oracle\mysql\sql server中一种或多种，具备数据处理能力;

4、精通常用数据挖掘工具软件r 或python等，掌握常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法，具备一定的基础可自编挖掘算;

5、具备一定的报告撰写能力，思维逻辑清晰，能从数据中提炼核心结果，并能形成有力的数据结果报告;

6、具有良好的逻辑分析能力和数据敏感度，善于发现问题和解决问题的能力，具有吃苦耐劳敬业精神和团队精神。

数据挖掘工程师岗位职责篇二

职责:

1. 针对用户行为预测业务，负责用户画像、订单特征体系建设，包括离线数据产出以及服务化;

2. 针对用户端上行为产出的实时数据流，挖掘实时特征并服务化;

3. 针对客服场景，挖掘实时用户行为异常以及进线异常;

4. 针对智能客服场景用户标签挖掘，人群挖掘等工作，支持智能运营方向的业务;

5. 负责开发并维护智能客服业务的特征服务系统。

任职资格:

1. 三年以上数据挖掘或者系统开发经验;

2. 熟悉hive，redis，kafka，spark，flink，es等大数据系统;

3. 要求熟悉java，python，shell等语言，并有相关开发经验;如果熟悉golang，scala语言有加分;

4. 熟悉常用的数据挖掘、分析工具和方法，有数据挖掘工作经验;有实时数据处理、分析、挖掘的经验;

5. 具备快速学习能力，乐于了解业务，沟通能力强，具备团队精神;

6. 有责任心，能快速响应线上问题与风险，安全意识强;

数据挖掘工程师岗位职责篇三

职责：

1、对现有大量数据源进行深度挖掘、解析、特征分析，利用数据建立建模;

2、核心指标的监控和跟踪分析，并对异常波动情况进行分析和问题定位;

3、负责监控数据的可视化和自动化;

4、完成其他数据相关的工作;

职位要求：

1、本科及以上学历，211或985院校金融、经济、数学、统计学，计算机学等相关专业;

2、了解lr、gbdt、xgboost、dnn和nlp等常用模型的开源工具，了解开源可视化工具;

3、熟悉至少一种数据挖掘工具, 如r,sas, python等，具备大量数据挖掘处理经验，有建模项目经验或者信用卡行业相关从业经验优先;

4、熟悉熟知数据库相关知识，熟悉数据采集与分析方法;具备数据深层次挖掘的能力，善于发现数据的变化规律;

5、做事细心，具有很强的责任心，独立解决问题的能力;

数据挖掘工程师岗位职责篇四

职责：

1、负责公司数据挖掘平台产品开发工作;

2、完成产品/项目划分的研发任务，按需求规范进行研发;

3、具备良好的需求分析能力、业务建模能力，参与产品和项目相关模块的需求讨论，概要、详细设计;

4、具备良好的架构分析能力与设计能力，积极参与前期设计;

5、能根据设计方案和计划进行编码实现，在进度和质量上符合方案和计划的要求;

6、及时对bug库中的软件问题进行跟踪修正。

岗位要求：

1、三年以上工作经验，一年以上数据挖掘平台/人工智能平台产品开发经验;

2、精通python/java/scala/r/sql/shell等语言中两种以上，熟悉tensorflow/caffe/h2o/spark/hadoop等开源平台框架体系;

3、熟悉常用数据挖掘算法，包括但不限于决策树、线性回归、逻辑回归、kmeans、svm以及神经网络等算法;

4、学习能力强，适应能力好，有丰富的问题原因定位及运维技术支持经验;

6、有市场上成熟的数据挖掘平台产品实际架构/开发经验优先。

数据挖掘工程师岗位职责篇五

职责：

1、负责客户业务数据分析工作、挖掘数据分析需求

2、负责制定和实施数据分析方案

3、负责数据挖掘类项目的建模

4、负责根据数据分析和业务挖掘结果对客户业务提出优化建议或决策支持

5、负责通过数据持续优化业务流程

6、其他工作

任职要求：

1、熟悉数据分析和挖掘相关理论和算法

2、熟练使用spss、sas或其他统计分析工具辅助工作

3、至少掌握一门数据分析语言，如r/python

4、对数据高度敏感，能够通过数据分析问题、解决问题;

5、有数据分析和挖掘项目优先经验者

数据挖掘工程师岗位职责篇六

1. 整体负责本部门各项工作的开展，工作直接对副总经理负责;

2. 负责与其他部门的横向沟通，与上层领导的纵向沟通;

3. 安排及协调本部门各项工作;

4. 掌控本部门各项工作的开展和落实情况，并能及时地做出工作调整;

5. 控制本部门的运作成本;

6. 对本部门发出的各项文件、单据进行审核;

7. 对本部门人员进行业绩和能力考核;

8. 对本部门人员进行技能培训，或组织培训，提升部门人员的综合能力;

数据挖掘工程师岗位职责篇七

职责：

1、税务系统数据按照甲方需求的分析、加工、查询、统计等;

2、biee报表前台展现工具的基础应用;

3、后台oracle数据库库表结构的维护优化;

4、etl工具(odi)的基础使用;

岗位要求

1、计算机相关专业本科学历，或有一年以上数据库相关工作经验专科学历;

2、较好的沟通、学习能力和团队协作精神;

3、熟练使用oracle等数据库相关技术;

4、熟练掌握pl/sql等开发工具;

5、具有较强的问题分析和解决能力，能独立完成需求分析;

6、有大型数据库使用维护经验者优先;

7、责任心强，有较好的敬业精神，工作积极，有较强的自主学习能力;

8、有数据库工作经验者优先;

9、有税务行业、财务行业开发管理经验者优先;我们提供双休、生日礼金、 五险一金以及带薪年假，发展前景广阔。

数据挖掘工程师岗位职责篇八

职责：

1、参与机器学习平台的搭建，为数据分析提取提供平台支持;

2、参与各类业务的机器学习相关需求的开发和支持;

3、集成各类成熟的机器学习算法以及计算平台;

4、设计并落实人工智能(ai)在公司不同业务部门，不同应用场景中的实现;规划智能人机交互包括语音合成、语音识别、手势识别、自然语言处理、人脸识别等ai技术;

5、对人工智能技术的研究，包括机器学习、智能控制、知识应用、智能决策等技术的研究;

任职要求：

1.学历：数理统计类、计算机科学，软件工程等专业本科生以上学历

2.数据挖掘、机器学习相关方向3年以上工作经验，有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者优先;

3.熟悉数理统计、数据分析及挖掘、常用机器学习算法;

4.熟悉关系数据、nosql数据工具以及大数据技术至少一种产品，如 mysql、mongodb、redis、hadoop、hive、spark等;

5.熟练掌握至少一种编程语言，java、scala、c++、r、python

数据挖掘工程师岗位职责篇九

1，主要负责低频整车nvh计算

2，按时间节点完成计算仿真

3，针对仿真结果进行优化计算

4，懂nastran，懂模态计算，trimbody计算，声腔模态和流固耦合计算

5，本科以上学历

6，吃苦耐劳，踏实肯干

7，长期外派至安亭某德资主机厂工作

数据挖掘工程师岗位职责篇十

职责:

1、负责公司项目实施，涉及ibm 联想 dell 服务器和存储硬件及相关系统的技术支持。

2、项目中的硬件安装、调试、验收工作。

3、定期参加工作中相关的服务规范和技术技能的培训学习，并取得厂商认证资质;

4、服从公司对岗位的职业规划;

5、和厂家技术部门保持紧密关系，了解厂商最新的技术动态;

6、向技术部主管汇报工作，跟踪和挖掘客户需求，及时整理和上报。

岗位要求：

1、本科学历，计算机相关专业优先。

2、 2年以上服务器维护工作经验

3、熟练掌握知名品牌服务器软硬件安装、故障诊断与排除等硬件维修能力，如pc服务器、存储等。(品牌：ibm、dell、联想、emc、netapp等)、不要求全系列。

4、有良好的沟通协调能力，团队合作精神。

5、具备学习及自我学习能力。

数据挖掘工程师岗位职责篇十一

职责：

对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层;

根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求;

能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案;

探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。

任职资格：

本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先;

精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用r、python中的一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先;

对大数据技术有深入了解，能够使用hadoop、spark等相关技术;

勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感;

医疗、生物背景人员优先。

数据挖掘工程师岗位职责篇十二

职责:

1、负责建设数据仓库架构，包括元数据管理、etl调度、数据集成、olap等子系统的设计和开发;

2、搭建和维护数据仓库表，解决业务人员在仓库系统流程、工具使用、数据处理等遇到的问题;

3、基于对数据的理解和业务需求，对数据进行整理、分析和挖掘。

任职资格:

1、做事耐心,有强烈的责任心;

2、计算机,数学,统计学相关专业本科及以上学历，

3、熟悉主流的关系型数据库及mpp数据库，至少精通一门数据库，熟悉gbase优先;

4、熟练使用sql语言，具有2年及以上数据仓库、报表系统等etl开发、维护经验;

5、熟悉hadoop/spark/hive/hbase等大数据技术者优先;

6、逻辑清晰、对数据敏感，良好的沟通能力和协作能力，敢于接受挑战，能够承受压力;

7、有公安相关业务经验者优先考虑。

数据挖掘工程师岗位职责篇十三

职责：

1.根据业务需求，设计数据库结构，改进数据库架构，实施数据库分布式、集群、负载均衡方案;

2.负责数据库服务可用性监控、容量规划、架构设计和扩容实施;

3.定期检查并优化数据库平台性能;

4.分析数据库系统性能瓶颈，提出优化建议和方案。

任职资格：

1.精通sql server、mysql等数据库;

2.精通sql脚本的编写，有丰富的数据库管理、运维调优经验;

3.熟练使用数据库管理、分析、设计工具;

4.具备优秀的数据库架构设计能力，熟悉数据库性能优化;

5.快速处理系统突发事件的能力，较强的学习和创新能力。

数据挖掘工程师岗位职责篇十四

职责：

1、负责数据库安装维护、安全管理和故障处理;

2、负责数据库的性能分析与系统优化、问题跟踪与管理;

3、负责数据库相关的业务升级;

4、负责分析业务发展需要，编制相应数据管理与备份规划。

5、完成领导交办的其他工作。

岗位要求：

1、大专以上学历，计算机、信息、电子等相关专业优先;

2、1年以上mysql数据库dba经验，2年以上dba工作经验;

3、了解主流数据库特点，熟悉linux，windows等操作系统;

4、熟悉mysql、sqlserver 等主流数据库的优化、安装配置、故障分析和处理;

5、可熟练掌握shell、python、perl其中一种语言;(使用以上语言完成运维自动化监控)

6、较强的沟通协调和数据分析能力，良好的文档编写能力;

7、较强的责任心，工作积极主动，有一定的抗压能力。

数据挖掘工程师岗位职责篇十五

职责：

1.负责数据库技术开发工作，包括数据库相关方案，编写数据库相关手册;

2.参与数据库开发及数据库性能优化工作;

3.负责数据库系统危机事件处理及应急处置;

4.定期完成量化的工作，能独立处理和解决所负责的任务;

任职要求：

1.5年以上数据库相关工作经验，计算机相关专业，本科以上学历;

2.熟悉orancle数据库系统，精通sqlserver或mysql数据库，有数据库编程经验;

3.精通基于linux和windows平台数据库的配置优化和安全运维;

4.为人诚信，工作主动，能承受较大的工作压力，具有良好的沟通能力和团队合作精神。

数据挖掘工程师岗位职责篇十六

职责：

1、负责hp、dell、华为、浪潮等业界主流品牌的服务器安装配置及日常维护工作;

2、负责vmware/hyper-v虚拟化平台项目实施及维护工作;

3、负责hp、华为、浪潮等企业级存储及其san网络的安装配置及日常维护工作;

4、负责服务器集群拓扑及san存储网络部署;

5、编写各类维护文档，譬如：实施方案、实施报告、巡检报告、故障处理报告等等。

任职要求：

1、计算机相关本科以上学历，2年以上it运维或机房管理工作经验;

2、熟悉主流x86服务器(ibm/hp/华为/浪潮)和存储的运维和管理;

3、熟悉vmware虚拟化架构技术，具有虚拟化的搭建和运维经验。

数据挖掘工程师岗位职责篇十七

职责：

1、负责数据仓库架构、元数据、数据质量、血缘分析等环节的设计与实现，构建可扩展的数据仓库和分析解决方案;

2、负责将bi、运营、产品、客服等业务部门的需求抽象成数仓模型并落地;

3、负责参与智能用户画像体系开发与建设;

4、负责数据工具、数据产品及其他数据需求的开发。

技能要求：

1、有数据仓库需求调研和需求分析经验，能根据业务需求设计数据仓库模型，并对数据仓库数据模型进行管理，保证数据质量，熟悉kimball架构;

2、精通sql开发，有较丰富的hive sql性能调优经验优先;

3、熟悉spark structured streaming、flink中至少一种流式处理计算框架，有相关开发经验;

4、熟悉大数据存储处理组件，包括但不限于hive/hdfs/hbase/presto/druid/kylin/impala;

5、熟练掌握linux各种命令行工具，良好的shell功底。