数据挖掘工程师负责科技数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、报告。下面是第一范文网小编为您精心整理的数据挖掘工程师的基本职责。

　　数据挖掘工程师的基本职责1

　　职责:

　　1、参与K12教育行业大数据分析、大数据处理、数据挖掘等系统的设计和开发;

　　2、根据业务需求，基于海量学生学习和行为数据(如错题等)进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和实现，通过产品和技术提升教学和服务的效率和质量;

　　3、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与用户画像;

　　4、设计和构建基于用户行为特征的平台化画像服务能力，并建立用户画像产品的评估机制和监控体系;

　　任职资格:

　　1、全日制本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业;超过三年的相关工作经验;

　　2、熟悉C、C++、java、Python，CSharp，R等一门或多门编程语言;具备扎实的数学和计算机编程功底，以及坚实的文本数据挖掘和机器学习理论基础，在推荐算法、广告算法等相关领域研究或实践经验者优先;

　　3、具备深厚的数据建模(机器学习、数据挖掘)工作经验;有大数据处理实际开发经验(hadoop、spark,、Flink、ElasticSearch、hive、hbase);

　　4、熟悉各种特征提取、数据降维等数据处理技术;从事过用户画像等方面工作;

　　5、熟练应用各种分类聚类算法;熟悉各种相关性算法、回归算法;具有数据挖掘算法开发经验;

　　6、具备较强的沟通能力和优秀的逻辑思维能力，擅长从海量数据中发现有价值的规律;

　　7、自我驱动能力强，踏实勤勉，对有挑战的问题充满激情;愿意在创业氛围中工作;

　　8、能够阅读英文技术文档及论文，具有良好的自学能力，可以快速学习和掌握新的方法和技术;

　　数据挖掘工程师的基本职责2

　　职责：

　　1、负责CAIC各类数据平台的搭建及系统开发实现;

　　2、负责系统技术运维及各类技术问题处理;

　　3、负责系统间接口数据标准规范制定;

　　岗位要求：

　　1、本科以上学历，软件工程、计算机、通信等相关理工类专业;

　　2、有一年以上.NET实际项目开发经验;

　　3、熟练掌握.NET framework、C#语言，熟练使用Visual Studio.NET开发工具;

　　4、熟练使用Office软件，数据库产品，精通SQL Server等大型数据库系统开发，熟练使用JS框架，如jQuery/YUI等，并解读过源码，熟练多框架加分，精通Ajax技术;

　　5、有良好的沟通能力、处理解决问题的能力、强烈的责任感和敬业精神;

　　6、工作认真负责，且主动性强，抗压能力强，能快速融入团队，有较强分析、沟通和协调能力。

　　数据挖掘工程师的基本职责3

　　职责：

　　1、 进行住宅数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

　　2、 负责住宅估值相关业务算法的设计开发;

　　3、 负责房地产估值数据系统的开发;

　　4 、参与项目的技术攻坚和优化，相关系统的架构设计和评审，以及对问题的跟踪和解决;

　　5、参与系统文档的撰写、维护。

　　岗位要求：

　　1、数学、统计学、计算机等专业硕士毕业， 具有数据挖掘领域1年以上开发经验;

　　2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种，Python优先;

　　3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

　　4、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法，熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;

　　数据挖掘工程师的基本职责4

　　职责：

　　1. 参与海量数据挖掘平台设计与开发;

　　2. 负责底层测试数据的解析开发;

　　3. 负责数据挖掘需求模型设计与开发;

　　4. 负责海量数据挖掘的分布式部署及其调优工作。

　　任职资格：

　　1.本科及以上学历，计算机、汽车、控制或相关专业;

　　2.3年以上Python/C++/C开发经验，包含至少 1年以上的数据分析/挖掘相关经验;

　　3.对MySQL及任意一个NoSQL有深入的了解;

　　4.做事具有条理性，具有良好的自学能力、分析问题以及解决问题的能力;

　　5.熟练掌握多进程/多线程技术，具有大规模分布式系统开发经验者，从事过汽车电子相关工作优先。

　　数据挖掘工程师的基本职责5

　　职责:

　　1.负责用户特征、车辆特征等挖掘，并能结合应用场景进行抽象建模;

　　2.负责用户意图、偏好及车辆等建模画像工作;

　　3.负责梳理各业务场景下用户生命轨迹，挖掘价值点，建立用户行为预测模型;

　　4.负责挖掘用户、车源的关联关系，实体对象相似性计算，构建供需匹配推荐模型

　　任职资格:

　　1. 5年以上相关工作经验，计算机、统计学、数学相关专业背景，机器学习、数据库、数据挖掘理论和技术基础;

　　2.掌握常用的机器学习算法，如关联规则 、分类算法、聚类算法;

　　3.掌握至少一门编程语言，如Python、C、C++、Java等;

　　4.理解数据库原理，掌握sql，熟练使用Hadoop系列工具;

　　5.有较强的结构化思维、逻辑思维、数据思维，具备独立思考问题解决问题的能力;

　　6.有用户画像建模及推荐系统工作经验者优先。