關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)有哪些？合格的崗位職責(zé)可以最大限度地實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)用工的科學(xué)配置;有效地防止因職務(wù)重疊而發(fā)生的工作拖沓現(xiàn)象。下面小編給大家?guī)?lái)了關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)10篇，供大家參考。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇1）

職責(zé):

1. 針對(duì)用戶行為預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)用戶畫(huà)像、訂單特征體系建設(shè)，包括離線數(shù)據(jù)產(chǎn)出以及服務(wù)化;

2. 針對(duì)用戶端上行為產(chǎn)出的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，挖掘?qū)崟r(shí)特征并服務(wù)化;

3. 針對(duì)客服場(chǎng)景，挖掘?qū)崟r(shí)用戶行為異常以及進(jìn)線異常;

4. 針對(duì)智能客服場(chǎng)景用戶標(biāo)簽挖掘，人群挖掘等工作，支持智能運(yùn)營(yíng)方向的業(yè)務(wù);

5. 負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)并維護(hù)智能客服業(yè)務(wù)的特征服務(wù)系統(tǒng)。

任職資格:

1. 三年以上數(shù)據(jù)挖掘或者系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

2. 熟悉Hive，redis，Kafka，spark，flink，ES等大數(shù)據(jù)系統(tǒng);

3. 要求熟悉Java，python，shell等語(yǔ)言，并有相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);如果熟悉Golang，scala語(yǔ)言有加分;

4. 熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘、分析工具和方法，有數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn);有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、分析、挖掘的經(jīng)驗(yàn);

5. 具備快速學(xué)習(xí)能力，樂(lè)于了解業(yè)務(wù)，溝通能力強(qiáng)，具備團(tuán)隊(duì)精神;

6. 有責(zé)任心，能快速響應(yīng)線上問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn)，安全意識(shí)強(qiáng);

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇2）

職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開(kāi)發(fā)工作;

2.完成數(shù)據(jù)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(shè)性建議 ;

3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;

4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;

5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。

要求：

1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習(xí)慣;

2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;

3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;

4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹(shù)/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);

5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);

7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;

8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇3）

1、負(fù)責(zé)土地利用總體規(guī)劃、建設(shè)項(xiàng)目用地預(yù)審及報(bào)批等規(guī)劃項(xiàng)目的開(kāi)展和編制;

2、負(fù)責(zé)土地利用總體規(guī)劃修改(有條件建設(shè)區(qū)使用、占用多劃基本農(nóng)田、城鄉(xiāng)建設(shè)用地規(guī)模邊界調(diào)整)等規(guī)劃項(xiàng)目的開(kāi)展和編制;

3、負(fù)責(zé)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田、上圖入庫(kù)、城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤、土地整治規(guī)劃、土地整理復(fù)墾開(kāi)發(fā)、永久基本農(nóng)田劃定、土地節(jié)約集約利用評(píng)價(jià)等規(guī)劃項(xiàng)目的開(kāi)展和編制。

4、負(fù)責(zé)規(guī)劃類的其他項(xiàng)目的開(kāi)展和編制。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇4）

職責(zé):

1. 負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研發(fā)工作;

2.參與并積極配合數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，深挖數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值及場(chǎng)景應(yīng)用;

3.熟悉各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其原理，并根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇最合適和高效的算法并實(shí)現(xiàn);

4. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗，商品匹配、供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)，用戶推薦、經(jīng)營(yíng)風(fēng)控、事件分析等模型開(kāi)發(fā)工作;

5. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)智能類項(xiàng)目，持續(xù)優(yōu)化算法模型，解決實(shí)際問(wèn)題，提升核心目標(biāo);

6. 協(xié)助大數(shù)據(jù)工程師進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的產(chǎn)品化。

任職資格：

1. 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，5年以上數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn);

2. 豐富的特征挖掘經(jīng)驗(yàn)，至少經(jīng)歷過(guò)1個(gè)成功實(shí)施的機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘的完整項(xiàng)目;

3. 熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)序分析等數(shù)據(jù)挖掘算法;

4. 熟練運(yùn)用Spark MLlib、Python/R算法庫(kù)、MADlib、等主流算法庫(kù);

5. 熟練運(yùn)用Python、R或Scala中的一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，熟悉SQL，熟悉使用主流數(shù)據(jù)庫(kù)工具，扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底;

6. 熟悉電商平臺(tái)B2B、B2C的業(yè)務(wù)知識(shí);

7. 良好的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，自我驅(qū)動(dòng)，有良好的數(shù)據(jù)敏感度，對(duì)數(shù)據(jù)有持久的熱情和興趣，樂(lè)于分享

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇5）

職責(zé)：

1、基于ERP數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、日志行為數(shù)據(jù)等構(gòu)建數(shù)據(jù)中間層，為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景提供優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);

2、深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，構(gòu)建用戶畫(huà)像，挖掘潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)用戶行為，為業(yè)務(wù)產(chǎn)品決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

3、對(duì)公司業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支撐;

4、主導(dǎo)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì);

5、配合軟件工程師把模型落地，并對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化。

任職要求：

1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)類本科以上學(xué)歷，有良好數(shù)學(xué)基礎(chǔ);

2、熟練掌握SQL語(yǔ)言，基本會(huì)使用SAS、Python、SPSS、R等其中一項(xiàng)挖掘分析軟件;

3、有數(shù)據(jù)建模工作經(jīng)驗(yàn)，良好的業(yè)務(wù)理解能力和模型抽象能力;

4、有海量大數(shù)據(jù)平臺(tái)使用經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先考慮，有農(nóng)業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)研究經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先考慮;

5、具有良好的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，對(duì)業(yè)務(wù)有良好的理解能力和敏銳度。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇6）

職責(zé)

1、設(shè)計(jì)安全畫(huà)像體系，基于海量行為和相關(guān)數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建和優(yōu)化畫(huà)像，產(chǎn)出安全標(biāo)簽;

2、設(shè)計(jì)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析模型，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，驗(yàn)證模型的有效性并不斷優(yōu)化;

3、負(fù)責(zé)各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的持續(xù)運(yùn)營(yíng)，保障數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量。

任職要求：

1、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)本科及以上學(xué)歷;

2、兩年以上的畫(huà)像標(biāo)簽經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)挖掘算法有深入理解;

3、熟練運(yùn)用SQL、Excel，python，有Hive/Spark SQL使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4、具備對(duì)數(shù)據(jù)的歸納、整理和分析能力;

5、良好的報(bào)告寫(xiě)作功底。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇7）

職責(zé)：

1、根據(jù)信息分析的結(jié)果挖掘基因變異與疾病之間的關(guān)系;

2、大數(shù)據(jù)分析信息提取解讀;

3、優(yōu)化和豐富解讀數(shù)據(jù)庫(kù)，提出制定，調(diào)整，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理方案;

4、 搭建遺傳咨詢的對(duì)外平臺(tái)，負(fù)責(zé)大客戶的遺傳咨詢培訓(xùn);

5、搭建位點(diǎn)解讀管理體系 。

職位要求：

1. 生物科學(xué)、醫(yī)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷;

2. 具有臨床咨詢師證書(shū)、遺傳咨詢師或相關(guān)培訓(xùn)證書(shū)的優(yōu)先;

3. 具有報(bào)告解讀經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4.具有大數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇8）

職責(zé)：

1、對(duì)商業(yè)問(wèn)題有深入的洞察，并思考解決方案及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源要求;

2、負(fù)責(zé)項(xiàng)目過(guò)程中的數(shù)據(jù)庫(kù)建立清洗;

3、負(fù)責(zé)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析模型建造及數(shù)據(jù)挖掘。

任職要求：

1、全日制碩士及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè);

2、熟練使用SPSS/SAS/R等統(tǒng)計(jì)分析軟件，有一定的編程基礎(chǔ);

3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，并能在相應(yīng)工具中實(shí)現(xiàn);

4、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，較強(qiáng)的邏輯思維能力;

5、負(fù)責(zé)調(diào)研項(xiàng)目前期的抽樣技術(shù)的把握;

6、樂(lè)觀、進(jìn)取、鉆研，富有創(chuàng)新精神，良好的溝通及團(tuán)隊(duì)合作能力。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇9）

1、訂單原料分析、跟進(jìn)、解決、反饋;

2、物料分析，及時(shí)到料，按計(jì)劃投產(chǎn)上線，同時(shí)合理控制庫(kù)存;

3、物料異常的及時(shí)協(xié)調(diào)處理、跟進(jìn);

4、呆滯物料的控制與處理;

5、跨部門(mén)溝通協(xié)調(diào)，滿足生產(chǎn)，解決問(wèn)題;

6、每日總結(jié)訂單齊去狀況，庫(kù)存狀況，來(lái)料異常等;

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作職責(zé)（篇10）

1.做好車間各機(jī)臺(tái)的上下模工作,對(duì)車間機(jī)臺(tái)所生產(chǎn)的模具進(jìn)行監(jiān)控,防止人為因素的破壞;

2.負(fù)責(zé)機(jī)臺(tái)工藝調(diào)試,產(chǎn)品質(zhì)量控制;

3.負(fù)責(zé)模具潤(rùn)滑(保養(yǎng))及生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)情況;

4.對(duì)設(shè)備運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行觀察，防止設(shè)備故障的產(chǎn)生;

5.下班前檢查工具是否齊全，是否規(guī)范到位;

6.對(duì)不能正常生產(chǎn)的設(shè)備和模具要做好記錄，上報(bào)維修;

7.接到轉(zhuǎn)模通知單后要迅速轉(zhuǎn)模，嚴(yán)禁拖拖拉拉;

8.負(fù)責(zé)機(jī)臺(tái)作業(yè)員操作技能培訓(xùn)，作業(yè)試指導(dǎo);

9.協(xié)助機(jī)臺(tái)的6S管理工作;

10.認(rèn)真填寫(xiě)作業(yè)員交接班記錄，面對(duì)面和下一班技術(shù)員相互交流，傳遞信息;

11.負(fù)責(zé)設(shè)備狀況的標(biāo)識(shí)工作,及機(jī)臺(tái)各類表單成型參數(shù)，設(shè)備模具的點(diǎn)檢記錄;

12.完成上級(jí)交代的其它工作.