應聘數據挖掘工程師崗位，不僅有較高的學歷要求，還有相應的崗位技能要求。下面是小編給大家帶來的數據挖掘工程師主要崗位要求職責7篇，歡迎大家閱讀轉發!

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇1】

職位描述

1.支持滴滴橙心B端業務安全工作，通過深入理解業務模式.商品流通過程和系統架構，挖掘潛在風險點。2.與業務團隊緊密配合，通過大數據挖掘，找到風險商戶的行為特點，快速形成有效的打擊策略，持續迭代優化某個業務或場景的風控效果；3.針對風險場景，協助設計有效的無監督.有監督模型，或挖掘有區分度特征，積極探索前沿人工智能技術在風控場景的應用；4.能夠不斷進行場景總結，沉淀有效通用的風險特征和風險對抗方案。

任職要求

1.本科及以上學歷，計算機或數學.統計學等相關專業優先；2.具備扎實的編程能力，熟練掌握至少一種編程語言，包括但不限于Python.Scala.Java等，熟悉常用的Linux環境編程；3.熟悉大數據生態組件，使用hadoop.hive.park等大數據計算框架進行數據開發；4.熟悉主流的機器學習問題和算法，包括但不限于無監督聚類.有監督樹模型.深度學習等優先；5.思維開闊，有良好的發散思維.邏輯思維和結構化思維。有自驅力，能主動思考和學習。極致執行，能接受挑戰和承壓。

所需技能： Python、SQL、Scala、機器學習算法、Spark、Pandas、業務風控、HIVE

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇2】

職責：

1、負責時間序列分析類算法的維護和設計實現;

2、負責海量內容和業務數據的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果;

3、參與搭建和實現數據平臺下的算法處理程序;

4、應用各種機器學習、數據挖掘技術進行數據分析與數據挖掘;

5、根據業務需求進行數學建模，設計并開發高效算法，并對模型及算法進行驗證和實現。

【職位要求】

1、屆應屆畢業生，本科及以上學歷，985/211畢業院校優先考慮，計算機軟件、通訊相關專業;

2、熟悉linux操作，熟悉oracle數據庫及sql語言;

3、掌握數據分析/挖掘方法及相關算法;

4、有R語言開發能力優先;

5、有運營商數據分析，模型構建經驗優先。

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇3】

職責：

(1)分析需求，完成相關數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

(3)對數據進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支持;

(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算法。

(5)參與項目成果匯編，對相關結果進行解讀和匯報。

任職要求：

(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟件專業優先;

(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。

(3)熟悉數據分析過程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務;

(4)一定的數據挖掘/機器學習理論和技術基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇4】

職責：

1、負責建立和優化用以分析所采集時序數據中內在屬性與聯系的相應模型算法，

2、負責圖像識別領域中相關物體檢測算法、超分辨率重建等算法的構建及優化，提供一整套智慧實驗室的解決方案包括但不局限，設備狀態分析，設備利用率的分析、設備運行過程的分析，設備與人員方面的圖像識別、語音識別等。

任職要求：

1、計算機，數學相關專業，本科以上學歷;

2、有良好的閱讀文獻能力、扎實的數學以及編程功底，掌握python、java、c++、c中的一種或多種編程語言，掌握mysql等主流數據庫技術。

3、熟悉基本機器學習算法及其原理，如SVM、聚類、邏輯回歸等。

4、熟悉tensorflow、keras等主流深度學習框架，熟悉CNN、LSTM等主流的神經網絡模型。

5、有過圖像識別、語音識別、自然語言處理、實時數據處理等實際項目經驗或者研究經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇5】

職責：

1、負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作;

2、負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化;

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/人工智能/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，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等;

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

6、熟悉Git，SVN等通用工具;

7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇6】

職責：

1、針對具體的業務場景需求、定義數據分析及挖掘問題;

2、使用統計學分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進行驗證、開發、改進和優化，實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、完成領導安排的其他工作。

任職要求：

1、計算機、統計學、數學相關專業，本科及以上學歷;

2、3年及以上相關工作經驗，985和211學的優秀畢業生可放寬至2年以上;

3、熟悉PHM的應用背景、功能定義、系統架構、關鍵技術;

4、熟練掌握Python進行數據挖掘;會使用Java進行軟件開發者優先考慮;

5、熟悉常用數據挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)及其原理，并具備相關項目經驗;

6、熟悉數據倉庫，熟練使用SQL語言，有良好的數據庫編程經驗;

7、具備較強的立解決問題的能力，勤奮敬業、主動性和責任心強。

數據挖掘工程師崗位要求職責【篇7】

職責

1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;

2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值,構建公司核心競爭力;

3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;

4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。

任職要求：

1、熱愛數據,對數據及邏輯關系敏感,并對數據體系有深入的認識;

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、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;

4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;

5、熟悉常用的數據分析工具，有基于Hadoop的云計算平臺，HBase及類似的NoSQL存儲,MySQL,和BI系統等實踐經驗;

6、熟悉互聯網并且對于互聯網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，了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、善于創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。