資料探勘工程師崗位職責

資料探勘工程師崗位職責

　　隨著社會一步步向前發展，崗位職責的使用頻率逐漸增多，崗位職責包括崗位職務範圍、實現崗位目標的責任、崗位環境、崗位任職資格及各個崗位之間的相互關係等。想學習制定崗位職責卻不知道該請教誰？下面是小編整理的資料探勘工程師崗位職責，歡迎閱讀與收藏。

資料探勘工程師崗位職責1

　　崗位職責：

　　深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研專案可行性分析報告以及相關實驗資料;

　　負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司資料的海量挖掘，並建立和最佳化使用者標籤、特徵模型、產品精準匹配、異常預警等;

　　負責大資料下傳統機器學習演算法的並行化實現及應用，並提出改進方法和思路;

　　參與公司大資料架構，負責BI實施中的資料探勘模組演算法研究、模型建立和最佳化，幫助實現資料探勘和分析平臺的建設;

　　負責相關資料探勘專案的需求收集、專案建立、專案設計開發和結果輸出質量把控，透過資料探勘結果驅動業務執行;

　　配合技術進行資料探勘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標杆模型、客戶生命週期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學本科及以上學歷，統計學、計算機、資訊科技、數學相關專業;

　　兩年以上資料建模經驗;

　　資料主流資料庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化資料倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化資料庫;

　　熟悉常用的聚類、分類、迴歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習演算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等資料探勘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大資料計算框架者優先。

資料探勘工程師崗位職責2

　　職責：

　　1、整合基礎業務資料，對基礎資料庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護；

　　2、負責資料集市規劃，開發及維護；

　　3、處理各業務模組資料需求，為業務運營提供資料分析方面諮詢和建議；

　　4、負責搭建並完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支援；

　　5、負責資料分析和應用相關的業務系統建設，編寫對應系統開發需求，並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、資料分析工作方法，具有較強的資料分析能力；

　　3、精通SQLPython語言，有銀行資料倉庫，資料集市開發經驗者優先；

　　4、具備較強文字分析和資料處理能力，能獨立編寫資料分析報告；

　　5、具備開闊的網際網路業務思維，對資料敏感，有較好的業務開拓和溝通表達能力。

資料探勘工程師崗位職責3

　　崗位職責：

　　負責團隊現有演算法的最佳化，程式碼實現以及移植

　　負責演算法計算效能最佳化，並推動其上線應用

　　基於大規模使用者資料，以效果為目標，建立並最佳化系統的基礎演算法和策略

　　應用機器學習等尖端技術，針對海量資訊建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術發展，並將其應用於產品中；

　　跟蹤新技術發展，並將其應用於產品中

　　協助其它技術人員解決業務及技術問題

　　任職資格：

　　熟練使用Java、python、scala語言（至少一門），熟悉面向物件思想和設計模式

　　具備一年以上機器學習理論、演算法的研究和實踐經驗

　　擅長大規模分散式系統。海量資料處理。實時分析等方面的演算法設計。最佳化

　　熟悉Hadoop、spark等大資料處理框架

　　具備分散式相關專案研發經驗（如分散式儲存/分散式計算/高效能平行計算/分散式cache等）

　　熟悉大規模資料探勘、機器學習、分散式計算等相關技術，並具備多年的實際工作經驗

　　對資料結構和演算法設計有深刻的理解

　　具有良好的分析問題和解決問題的能力，有一定數學功底，能針對實際問題進行數學建模

　　良好的邏輯思維能力，和資料敏感度，能能夠從海量資料中發現有價值的規律

　　優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情

　　良好的團隊合作精神，較強的溝通能力

資料探勘工程師崗位職責4

　　職責：

　　1、對海量業務資料進行分析，並利用演算法挖掘使用者行為特徵，發現潛在規律，建立機器學習演算法並最佳化;

　　2、利用資料探勘技術分析、預測使用者的'消費行為;

　　3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。

　　任職要求：

　　1、大學本科及以上學歷;

　　2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;

　　3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;

　　4、對統計學和資料探勘演算法原理有較為深刻的理解，瞭解資料倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等資料探勘軟體之一;

　　5、熟悉決策樹、聚類、邏輯迴歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等資料探勘演算法，有海量資料探勘的專案經驗;

　　6、有使用者行為分析、使用者建模、業務建模、數學建模經驗優先;

　　7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力，對資料敏感，良好的溝通能力。

資料探勘工程師崗位職責5

　　崗位職責：

　　1、對通訊和金融業務資料進行分析和挖掘，滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;

　　2、能根據業務特點選擇最合適的資料探勘演算法，並做調優;

　　3、支援資料分析、挖掘演算法平臺的部署和日常運營;

　　4、撰寫分析類報告。

　　任職資格：

　　1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業，對資料結構熟悉;

　　2、熟練使用python進行資料分析、處理、視覺化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模組。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;

　　3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;

　　4、對線性迴歸，決策森林，xgboost，評分卡等資料探勘相關演算法有一定了解;

　　5、做過web介面除錯，熟悉json者優先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL製作;

　　7、具備良好的學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;

　　8、有運營商或金融類相關資料經驗工作優先考慮;

　　9、能適應中長期現場出差。

資料探勘工程師崗位職責6

　　崗位職責：

　　1.參與金融大資料平臺系統和演算法的研發和最佳化;

　　2.基於大資料金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;

　　3.與業務部門溝通合作，將資料模型應用於實際業務。

　　任職要求：

　　1.計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;

　　2.具有良好的商業敏感度和優秀的資料分析技能，能夠開發創新而實際的分析方法以解決複雜的商業問題。

　　3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特徵選擇和矩陣分解演算法。

　　4.熟悉深度神經網路和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。

　　5.在語義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.資訊檢索.知識挖掘等)有過深入的工作與研究。

　　6.較強的自學能力.優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。

　　7.具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;

　　8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;

　　9.有網際網路公司.大型金融企業和大型IT企業工作經歷的優先。

資料探勘工程師崗位職責7

　　職責：

　　1、負責對海量文字內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作；

　　2、負責實現文字挖掘技術的產品化，並且結合招標領域開展應用與最佳化；

　　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/人工智慧/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，擁有較為豐富的文字處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關係抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等；

　　5、具有NLP實戰經驗，參與過相關專案，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分散式處理框架者更佳；

　　6、熟悉Git，SVN等通用工具；

　　7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智慧等具有濃厚的興趣。

資料探勘工程師崗位職責8

　　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、負責海量使用者行為的分析研究，挖掘最佳化使用者畫像，包括人口屬性和使用者興趣等；

　　3、負責推薦引擎演算法的開發，包括各類推薦演算法的實現、特徵和引數調優、使用者體驗最佳化等；

　　4、負責資料營銷平臺策略的開發，包括使用者洞察、行業指數趨勢預測、各類精準定向演算法的實現和最佳化等；

　　5、負責人工智慧技術的研究，包括機器學習、知識推理、文字語義理解、計算機視覺等技術；

　　6、透過海量資料對使用者廣告的行為進行深入分析與洞察，提煉和發現業務規律，指導推薦模型特徵構建，定位產品相關的資料問題及分析最佳化；

　　7、結合廣告投放場景和使用者畫像進行分析、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、具備資料探勘、NLP、機器學習、最最佳化等演算法原理知識背景；

　　2、具備推薦系統、精準營銷、資訊檢索等方面的工作經驗優先；

　　3、具備大規模分散式計算平臺的使用和並行演算法的開發經驗，對大資料處理及應用有濃厚興趣；

　　4、具有機器學習、資料探勘、演算法最佳化的基礎並具有濃厚興趣；

　　5、熟悉統計原理及檢驗方法、熟悉資料分析方法；

　　6、熟悉分類、迴歸、聚類、降維等機器學習演算法及應用場景；

　　7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的資料分析及分析報告相關工作。

資料探勘工程師崗位職責9

　　職責：

　　(1)分析需求，完成相關資料抽取、資料清洗、資料探索、資料建模分析等工作;

　　(2)按要求完成資料分析報告、建模報告、資料報表等;

　　(3)對資料進行深度挖掘和建模，做運營和使用者等各方面分析，深度挖掘運營最佳化和使用者行為特徵等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支援;

　　(4)與業務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業務相關的演算法。

　　(5)參與專案成果彙編，對相關結果進行解讀和彙報。

　　任職要求：

　　(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟體專業優先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文件和註釋習慣。熟悉JupyterLab遠端程式碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。

　　(3)熟悉資料分析過程，能夠完成資料抽取、資料處理、資料建模、資料分析報告等任務;

　　(4)一定的資料探勘/機器學習理論和技術基礎，瞭解常用的資料探勘演算法如：聚類模型、線性迴歸、邏輯迴歸、分類模型、決策樹模型等。

資料探勘工程師崗位職責10

　　崗位職責：

　　業務資料的收集整理和分析;

　　負責公安、交通領域的業務建模和演算法設計;

　　分析專案資料需求，完成系統中資料分析模組的設計、實現和測試;

　　設計、構建和最佳化基於大資料的儲存平臺架構，編寫相關技術文件;

　　設計並實現基於開源專案(Cobar，Spark等)的海量資料整合與處理平臺;

　　為其他部門提供資料分析支撐。

　　任職資格：

　　計算機相關專業;

　　熟悉資料探勘演算法，對分類、聚類、時序、圖等演算法有很深瞭解;

　　熟練掌握Hadoop、Spark生態系統元件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相關大資料架構,開發成功案例;

　　熟練的使用、開發ETL工具經驗，有資料庫建模ER建模經驗優先;

　　有海量資料BI或資料探勘專案實施和管理經驗，對資料探勘理論方法有一定了解者優先;

　　熟悉的Bash Shell和Python等指令碼程式設計能力;

　　強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。

資料探勘工程師崗位職責11

　　職責：

　　1.依據專案需求建構資料萃取與轉換流程

　　2.挖掘資料特徵，進行資料和特徵融合

　　3.搭建數學模型，並對模型進行檢驗評估

　　職位要求：

　　1、計算機、數學、統計、人工智慧等相關專業的碩士或以上學歷;

　　2、二年以上資料探勘、機器學習相關工作經驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等資料分析工具者優先;

　　3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習演算法;

　　4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅動，並且具備較強的學習能力、創新應用能力及溝通協調能力，有良好的團隊合作意識;

　　5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優先

資料探勘工程師崗位職責12

　　工作職責：

　　1、運用資料探勘和機器學習方法和技術，深入挖掘和分析海量商業資料

　　2、包括但不限於風控模型、使用者畫像、商家畫像建模、文字分析和商業預測等

　　3、運用資料探勘/統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析使用者行為，建設使用者畫像

　　4、從系統應用的角度，利用資料探勘/統計學習的理論和方法解決實際問題

　　任職要求

　　—計算機、數學，統計學或人工智慧等相關專業碩士以上學歷，5—10年以上或相關工作經歷

　　—精通1—2種程式語言（Python或Java），熟練掌握常用資料結構和演算法，具備比較強的實戰開發能力，能帶領團隊共同進步。

　　—具有統計或資料探勘背景，並對機器學習演算法和理論有較深入的研究

　　—熟悉資料探勘相關演算法（決策樹、SVM、聚類、邏輯迴歸、貝葉斯）

　　—具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生態分散式計算框架

　　—優秀的溝通能力，有創新精神，樂於接受挑戰，能承受工作壓力

　　—有網際網路，央企，政務，金融等領域大規模資料探勘經驗者優先

資料探勘工程師崗位職責13

　　崗位職責：

　　1、負責構建公司資料分析與資料探勘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮資料的價值,提高資料質量,促進公司業務更好的發展;

　　2、透過建立業務的資料分析模型來指導業務的發展,對資料庫資訊進行深度挖掘和有效利用,充分實現資料的商業價值,構建公司核心競爭力;

　　3、跟蹤並分析使用者行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量資料支援;

　　4、負責資料管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導資料分析與挖掘團隊支援和推動業務發展。

　　任職要求：

　　1、熱愛資料,對資料及邏輯關係敏感,並對資料體系有深入的認識;

　　2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業，有一定工作經驗，;

　　3、具備資料建模(機器學習,資料探勘,資訊檢索背景)和分析理論知識和經驗;

　　4、熟悉Linux平臺的海量資料分散式儲存、分散式計算;

　　5、熟悉常用的資料分析工具，有基於Hadoop的雲計算平臺，HBase及類似的NoSQL儲存, MySQL,和BI系統等實踐經驗;

　　6、熟悉網際網路並且對於網際網路常見的業務形態與商業模式有深入的理解,對業務變化有敏銳的洞察力;

　　7、有較強的對業務理解與分析能力，瞭解業務規劃與策劃能力以及相應經驗;

　　8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

　　9、善於創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

　　10、有電子商務或網際網路資料倉庫或商業智慧架構設計、開發實施經驗者優先。

資料探勘工程師崗位職責14

　　職責：

　　1、根據專案經理或高階資料探勘工程師要求獨立完成專案的資料蒐集和資料處理；

　　2、能夠快速根據專案需要學習並理解行業知識，並能在專案經理或高階資料探勘工程指導下完成部分資料分析工作；

　　3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開源平臺根據使用者需求定製開發相應的演算法；

　　4、理解資料探勘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告；

　　5、瞭解資料倉庫及商務智慧背景，熟練掌握一類資料展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任職要求

　　1、資訊化管理、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、資料探勘知識基礎，有資料倉庫/商業智慧專案經驗尤佳；

　　3、精通資料探勘方法論，熟悉資料探勘專案過程；

　　4、熟悉並掌握SAS、SPSS統計分析或資料探勘工具至少一種；或具備Python，R等使用開源平臺開發演算法的經驗；

　　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。

資料探勘工程師崗位職責15

　　職責：

　　1.負責海量資料的分析開發工作;

　　2.完成資料探勘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期最佳化演算法和分析策略，分析研究後提供建設性建議 ;

　　3.最佳化大資料儲存、計算等各方面效能，確保能從海量大資料資訊裡，有效進行資料分析和挖掘;

　　4.根據使用者的活動記錄進行特徵篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;

　　5.參與相關資料標準和規範的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一種程式語言，具有良好的編碼習慣;

　　2.計算機、數學相關專業本科以上學歷;

　　3.2年以上資料探勘及其相關經驗，對常用的資料探勘演算法有較深入瞭解，有實際演算法調優經驗 ;

　　4.熟悉常用資料探勘演算法(聚類/分類/迴歸/關聯規則/圖模型)等演算法原理，具備實際的建模經驗，熟悉常用機器學習演算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯迴歸/SVM等，並具備相關應用經驗;

　　5.熟悉hadoop生態，具有spark/flink等實際開發經驗;

　　6.極強的資料敏感度，能從海量資料中挖掘出資料核心價值，相關;

　　7.熟悉分散式儲存，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖資料庫優先 ;

　　8.富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。