数据挖掘工程师是干啥的11篇(模板)

最新数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干
啥的11篇(模板)
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇一
1、负责数据中心效劳器架构的.规划、建立、验收与运维，编制虚拟化和私有云建立方案、设备采购清单和详细施行方案;
2、负责参与相关业务系统的规划部署，分配与业务系统
需求匹配的计算、存储、网络资，并提供相关技术支持;
3、负责制定效劳器日常技术维护流程与制度，并推动执行，包括事务处理，系统晋级、备份和恢复，日志报告等;
4、负责建立自动化、平台化管理运维平台，分析效劳器
架构日常运行情况，提供效劳器性能分析报告和架构优化方案;
5、负责对效劳器环境进展故障响应和问题跟踪，解决系
统故障、性能瓶颈等相关问题;理解分布式效劳框架、效劳网关、消息中间件、数据中间件、公用组件效劳等，参与中间件系统的安装、扩容、晋级、迁移、拆分、合并等重要工程施行。

任职要求：
1、计算机相关专业统招本科及以上学历，3年以上效劳器、存储及灾备系统建立管理经历、通过vmwarevcp认证;
2、熟悉效劳器、存储、备份、s____络管理;有存储运维经历者优先;
3、掌握linux运维管理;熟悉aix、solaris者优先;
4、具有私有云建立、管理维护经历，有应用级别灾备系统工程运维经历优先。

数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇二
1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深化挖掘和分析海量商业数据
2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等
3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深化挖掘和分析用户行为，建立用户画像
4、从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题
―计算机、数学，统计学或等相关专业硕士以上学历，5―10年以上或相关工作经历
―精通1―2种编程语言〔python或java〕，纯熟掌握常用数据构造和算法，具备比较强的实战开发才能，能带着团队共同进步。

―具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有
较深化的研究
―熟悉数据挖掘相关算法〔决策树、svm、聚类、逻辑回归、贝叶斯〕
―具有良好的'学习才能、时间和流程意识、沟通才能
―熟悉spark或hadoop生态分布式计算框架
―优秀的沟通才能，有创新精神，乐于承受挑战，能承受
工作压力
―有互联网，央企，政务，金融等领域大规模数据挖掘经
历者优先
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇三
职责：
1.根据工程需求建构数据萃取与转换流程
2.挖掘数据特征，进展数据和特征交融
3.搭建数学模型，并对模型进展检验评估
职位要求：
1、计算机、数学、统计、等相关专业的.硕士或以上学历;
2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经历，熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;
3、纯熟掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;
4、突出的分析问题和解决问题才能，自我驱动，并且具备较强的学习才能、创新应用才能及沟通协调才能，有良好的团队合作意识;
5、有国际背景或能纯熟使用英文沟通者优先
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇四
职责：
1.负责海量数据的分析开发工作;
2.完成数据挖掘模型，跟踪模型的施行和效果，定期优化算法和分析策略，分析研究后提供建立性建议 ;
3.优化大数据存储、计算等各方面性能，确保能从海量大数据信息里，有效进展数据分析和挖掘;
4.根据用户的活动记录进展特征挑选和关联挖掘。

进步关联准确性;
5.参与相关数据标准和标准的制定。

要求：
1.熟悉java/scala/python/r中至少一种编程语言，具有良好的编码习惯;
2.计算机、数学相关专业本科以上学历;
3.2年以上数据挖掘及其相关经历，对常用的`数据挖掘
算法有较深化理解，有实际算法调优经历 ;
4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规那么/图模型)等算法原理，具备实际的建模经历，熟悉常用机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/svm 等，并具备相关应用经历;
5.熟悉hadoop生态，具有spark/flink等实际开发经历;
6.极强的数据敏感度，能从海量数据中挖掘出数据核心价值，相关;
7.熟悉分布式存储，熟悉mysql/oracle、hbase、
redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉
neo4j/janusgraph等图数据库优先 ;
8.富有创新精神，充满激情，乐于承受挑战，良好的沟通技巧和团队合作，抗压性强，能适应加班。

数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇五
1、利用数据挖掘、机器学习相关算法，解决业务需求，进步产品的用户体验；
2、对海量的业务数据、用户数据进展挖掘分析，发现数据和业务背后的规律；
3、针对业务流程进展分析调研，探究提升转化率效果的思路和方案并推动转化、
1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，能纯熟使用聚类、回归、分类等算法并调优；
2、熟悉linux环境开发，至少熟悉
java/php/python/scala/go/c/c++等语言中一种或一种以上；
3、熟悉基于spark、elasticsearch、hbase等大数据平台的`相关开发；
4、有深度学习理论经历者优先，有sparkmlib经历者优先。

数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇六
职责:
1、海量大数据分析、数据挖掘，负责分析和评估数据质量，提升数据治理的'程度并指导数据采集
2、负责数据分析、加工、清理、预处理等数据质量分析工作
3、可以纯熟使用python编程,掌握numpy、pandas、matplotlib等常用分析工具包
4、能针对特定的业务场景，从数据中建模，解决问题
5、擅长撰写文档，擅长积累和输出者优先
任职资格:
1、本科及以上学历，计算机、数理统计、机器学习、相关专业毕业优先，根底功底扎实，硕士优先;
2、对oracle、mongodb、hadoop，mysql、redis熟悉优先;
3、熟悉hadoop生态系统内常见工程的使用(hdfs、hive、hbase、spark、storm、zookeeper、kafka、yarn等)
4、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理，可以灵敏运用sql实现海量数据etl加工处理
5、具有团队合作精神，良好的沟通协作才能，擅长分析问题本质并解决问题，擅长学习，乐于分享
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇七
负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植
负责算法计算性能优化，并推动其上线应用
基于大规模用户数据，以效果为目的，建立并优化系统的根底算法和策略
应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术开展，并将其应用于产品中；
跟踪新技术开展，并将其应用于产品中
协助其它技术人员解决业务及技术问题
纯熟使用java、python、scala语言〔至少一门〕，熟悉面向对象思想和设计形式
具备一年以上机器学习理论、算法的研究和理论经历
擅长大规模分布式系统。

海量数据处理。

实时分析等方面的算法设计。

优化
熟悉hadoop、spark等大数据处理框架
具备分布式相关工程研发经历〔如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等〕
熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的实际工作经历
对数据构造和算法设计有深化的理解
具有良好的分析问题和解决问题的才能，有一定数学功底，能针对实际问题进展数学建模
良好的逻辑思维才能，和数据敏感度，能可以从海量数据中发现有价值的规律
优秀的分析和解决问题的.才能，对挑战性问题充满激情良好的团队合作精神，较强的沟通才能
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇八
1、国家电网公司数据挖掘与数据分析工作;
2、面向国家电网各省分公司进展数据挖掘模型设计、方案编写、模型开发工作;
3、数据挖掘模型方案交流、模型分析成果交流工作
1、三年左右数据挖掘建模工作经历，电网行业相关工作经历优先;
2、统招本科及以上学历，统计学、应用数学类相关专业优先;
3、熟悉主流机器学习算法，精通文本挖掘者优先;
4、纯熟使用主流建模工具，python等;
5、掌握主流的框架、如keras、caffe等;
6、具有良好的sql编写与优化才能，至少熟悉一种数据库的操作oracle/mysql;
7、纯熟使用word，excel，powerpoint等办公软件;
8、思维明晰、有逻辑，学习才能强，具备较强的'分析才能;
9、具有良好的沟通才能和团队合作精神
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇九
职责：
1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;
2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的`需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务才能。

例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;
3、进展大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;
4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;
5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通施行方案及构建产品原型。

岗位要求：
1、本科以上学历，扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论根底;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;
2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、svm、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经历，掌握深度学习算法优先;
3、具有扎实的计算机操作系统、数据构造等编程根底，精通至少一门编程语言例如java/python/r等;
4、熟悉map-reduce模型，对hadoop、spark、storm等
大规模数据存储与运算平台有理论经历优先。

数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇十
职责：
1.负责消费环境mysql数据库系统高可用、高性能架构方案，分库分表策略，数据库扩展方案。

2.排查数据库故障，分析和解决疑难问题，提出预防方案;
3.制定数据库监控策略,备份策略,容灾策略;探查系统潜
在的问题和可能的性能瓶颈,并进展优化。

4.对开发工程师的sql语句进展审核，sql优化。

5.参与前瞻性新技术研究，解决数据库相关疑难问题。

6.负责redis,memcache等非关系数据库的管理和扩展任
职资格:
职位要求：
理论经历，熟悉oracle的管理和优化;
2.计算机及相关专业，本科以上学历;
3.具备优秀的数据库架构设计才能，精通mysql数据库性
能优化，精通mysql引擎，精通mysql主从调优;
4.精通mysql、oracle数据库的运行机制和体系架构;
5.精通mysql、oracle复制，实时备份、负载平衡等处理技术，精通数据库核心参数设置和调整;
6.精通redis,memcached等非关系数据库管理;
7.需具备io与系统性能优化的经历;
8.需具备良好的职业道德，工作认真、踏实，责任心强，有团队协作精神;
9.有大型网站数据库高并发量设计经历、熟悉大型数据库的设计、容量/性能管理和调优者优先;
数据挖掘工程师工作数据挖掘工程师是干啥的篇十一
职责：
1、对海量业务数据进展分析，并利用算法挖掘用户行为特征，发现潜在规律，建立机器学习算法并优化;
2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;
3、建立各种业务逻辑模型和数学模型，帮助公司改善运营管理，节省本钱。

任职要求：
1、大学本科及以上学历;
2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;
3、本科5年以上同岗位工作经历，研究生3年以上同岗位工作经历;
4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深化的理解，理解数据仓库思想，熟悉spss、sas、r、mahout等数据挖掘软件之一;
5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、svm，贝叶斯等数据挖掘算法，有海量数据挖掘的工程经历;
6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经历优先;
7、良好的逻辑分析才能、分析问题和解决问题的才能，对数据敏感，良好的.沟通才能。