数据挖掘工程师的具体职责文本
数据挖掘工程师的具体职责文本
数据挖掘工程师负责或参与数据挖掘成果论文、专利、标准的撰写。下面是学习啦小编为您精心整理的数据挖掘工程师的具体职责文本。
数据挖掘工程师的具体职责文本1
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。
数据挖掘工程师的具体职责文本2
职责：
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。
数据挖掘工程师的具体职责文本3
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
数据挖掘工程师的具体职责文本4
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;
数据挖掘工程师的具体职责文本5
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;
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