數據挖掘崗位職責15篇
在當今社會生活中，各種崗位職責頻頻出現，崗位職責是指一個崗位所需要去完成的工作內容以及應當承擔的責任范圍。到底應如何制定崗位職責呢？下面是小編收集整理的數據挖掘崗位職責，歡迎大家分享。
數據挖掘崗位職責1
職責：
1.依據項目需求建構數據萃取與轉換流程
2.挖掘數據特征，進行數據和特征融合
3.搭建數學模型，并對模型進行檢驗評估
職位要求：
1、計算機、數學、統(tǒng)計、人工智能等相關專業(yè)的碩士或以上學歷;
2、二年以上數據挖掘、機器學習相關工作經驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數據分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習算法;
4、突出的'分析問題和解決問題能力，自我驅動，并且具備較強的學習能力、創(chuàng)新應用能力及溝通協調能力，有良好的團隊合作意識;
5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
數據挖掘崗位職責2
職責:
1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;
2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;
3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;
4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;
5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;
6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;
7、完成安排的各項工作，與其他部門合作。
崗位要求：
1、數學、統(tǒng)計、金融、科技管理、計算機等相關專業(yè)，博士學歷優(yōu)先;
2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優(yōu)先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語言，熟練掌握Linux各項操作指令;
4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經驗者尚佳;
5、掌握機器學習的基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優(yōu)先;
6、掌握關系型數據庫的`基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;
7、在醫(yī)療信息化從事產品開發(fā)工作者優(yōu)先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優(yōu)先;
8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;
9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業(yè)務和開發(fā)人員討論并快速理解需求。
數據挖掘崗位職責3
崗位職責:
1、深入了解公司業(yè)務，負責微信公眾號，公司商業(yè)網站等新媒體業(yè)務的日常運營及推廣，包括推廣活動策劃、方案實施落地等；
2、負責對多個數據源進行深度組合分析，挖掘，根據分析結果指導運營策略制定和實施
3、定期與各類平臺粉絲互動，提高粉絲關注度，根據關注粉絲的使用和咨詢習慣，精細制定粉絲畫像；
4、負責客戶服務部門新業(yè)務渠道的拓展規(guī)劃和成熟業(yè)務的優(yōu)化管理；
崗位要求:
1、本科以上學歷(含本科)，具備2年以上新媒體運營管理分析崗位經驗；
2、對數據敏感，具有較強的'數據洞察力，數據分析能力和邏輯思維能力；
3、熟悉1-2個常用的數據庫或數據分析工具，熟練操作使用各類新媒體運營工具
4、較強的客戶服務意識、團隊合作意識及工作責任心，優(yōu)秀的溝通協調、分析應變及承壓能力
數據挖掘崗位職責4
職責
1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業(yè)務分析體系,整體架構設計、規(guī)劃,充分發(fā)揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業(yè)務更好的發(fā)展;
2、通過建立業(yè)務的數據分析模型來指導業(yè)務的發(fā)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(yè)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(yè)務的發(fā)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(fā)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(yè)務發(fā)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(tǒng)計學/經濟學等相關專業(yè)，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(tǒng)等實踐經驗;
6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對業(yè)務變化有敏銳的洞察力;
7、有較強的對業(yè)務理解與分析能力，了解業(yè)務規(guī)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(chuàng)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(yè)智能架構設計、開發(fā)實施經驗者優(yōu)先。
數據挖掘崗位職責5
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(yōu)化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業(yè)務決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業(yè)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(tǒng)計、數學、計算機、軟件專業(yè)優(yōu)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(huán)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。
數據挖掘崗位職責6
崗位職責：
1、負責大數據基礎平臺及大數據分析的項目管理工作；
2、基于海量數據，支持業(yè)務對數據的分析和使用；
3、負責構建數據分析體系，大量運營數據的分類匯總、分析研究和數據建模；
4、研究大數據探索前沿技術；負責公司現有軟件的整合與開發(fā)、升級工作。
崗位要求:
1、具有扎實的java基礎，熟悉shell，p ython、r、scala等一種以上語言；
2、熟悉大數據處理相關技術，包括但不限于hadoop、hive、hbase、impala、spark、kafaka、flume、sqoop、storm、redis、kylin等，并且有實踐經驗，能解決應用中的復雜問題；
3、熟悉bi和大數據領域的解決方案，具備該領域全面的技術積累，包括報表平臺，olap引擎，etl，數據倉庫建模和設計，了解海量分布式數據處理分析架構；
4、喜歡數據分析，對數字有敏感性，工作條理性強，邏輯清晰；
5、良好的溝通協調能力，高度的'工作責任心，能承受較大的工作壓力；
6、具有海量數據處理、數據挖掘、數據分析相關項目的工作經驗者優(yōu)先；
7、有機器學習(mlib)、深度學習(tensorflow/caffe)相關工作經驗者優(yōu)先。
數據挖掘崗位職責7
職責：
1.從事精準醫(yī)療領域的'大數據管理分析、BI數據挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;
3.熟練使用統(tǒng)計或者機器學習算法，對結構化數據進行統(tǒng)計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;
4.與相關項目開發(fā)組溝通，明確其需求并給予數據分析統(tǒng)計結果等支持。
任職要求：
1、應用數學，計算機，生物等相關專業(yè)碩士以上學歷;
2、有生命科學、基因、醫(yī)藥等生物科技行業(yè)2年以上工作經驗;
3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學習算法，了解各種算法的優(yōu)缺點和局限性;
4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業(yè)經驗;
5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經驗;
6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。
數據挖掘崗位職責8
職責：
1、根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理；
2、能夠快速根據項目需要學習并理解行業(yè)知識，并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作；
3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開源平臺根據用戶需求定制開發(fā)相應的算法；
4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告；
5、了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；
任職要求
1、信息化管理、數學或統(tǒng)計學專業(yè)背景本科以上學歷；
2、具有一定的統(tǒng)計學、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業(yè)智能項目經驗尤佳；
3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過程；
4、熟悉并掌握SAS、SPSS統(tǒng)計分析或數據挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開源平臺開發(fā)算法的.經驗；
5、有很強的事業(yè)心、責任感，良好敬業(yè)精神、團隊精神與人際溝通能力。
數據挖掘崗位職責9
職責：
深入研究業(yè)內領先的技術思路，輸出具有創(chuàng)新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;
負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;
負責大數據下傳統(tǒng)機器學習算法的`并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;
參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;
負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發(fā)和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業(yè)務執(zhí)行;
配合技術進行數據挖掘模型開發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;
任職要求：
大學本科及以上學歷，統(tǒng)計學、計算機、信息技術、數學相關專業(yè);
兩年以上數據建模經驗;
數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學習算法;
熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數據計算框架者優(yōu)先。
數據挖掘崗位職責10
職責職責:
1、負責針對金融、互聯網金融等行業(yè)設計并開發(fā)各類大數據風控模型(反欺詐、信用評估)。
2、探索并分析各類數據源，結合具體業(yè)務場景，挖掘用戶行為特點，設計大數據風控方案。
4、結合客戶需求及模型實際應用效果，不斷優(yōu)化模型算法，提升大數據風控能力。
5、協同市場、產品、技術等各部門，推動各類模型產品的設計、開發(fā)、部署、銷售。
任職要求:
1、本科及以上學歷，統(tǒng)計學、數學、計算機、電子工程等相關專業(yè)。
2、二年以上金融/互聯網金融領域標桿企業(yè)的.風控模型開發(fā)經驗。
3、熟悉各類機器學習算法(邏輯回歸、決策樹、svm、神經網絡等)，并至少對一種算法有深入理解。
4、能熟練運用python進行數據分析和模型建模。
5、熟練掌握sql/hive，熟悉linux環(huán)境，擁有海量數據處理經驗者優(yōu)先。
6、優(yōu)秀的團隊合作精神和溝通表達能力，學習能力強，勤于思考，樂于面對挑戰(zhàn)。
數據挖掘崗位職責11
職責：
1、負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等；
2、負責海量用戶行為的分析研究，挖掘優(yōu)化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等；
3、負責推薦引擎算法的開發(fā)，包括各類推薦算法的實現、特征和參數調優(yōu)、用戶體驗優(yōu)化等；
4、負責數據營銷平臺策略的`開發(fā)，包括用戶洞察、行業(yè)指數趨勢預測、各類精準定向算法的實現和優(yōu)化等；
5、負責人工智能技術的研究，包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術；
6、通過海量數據對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現業(yè)務規(guī)律，指導推薦模型特征構建，定位產品相關的數據問題及分析優(yōu)化；
7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統(tǒng)計指標建設，協助模型快速定位問題。
招聘要求及條件：
1、具備數據挖掘、NLP、機器學習、最優(yōu)化等算法原理知識背景；
2、具備推薦系統(tǒng)、精準營銷、信息檢索等方面的工作經驗優(yōu)先；
3、具備大規(guī)模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發(fā)經驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣；
4、具有機器學習、數據挖掘、算法優(yōu)化的基礎并具有濃厚興趣；
5、熟悉統(tǒng)計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法；
6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景；
7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作。
數據挖掘崗位職責12
崗位職責:
1、參與業(yè)務需求分析，負責數據挖掘事業(yè)線產品和平臺的架構設計、開發(fā)，撰寫相關文檔。
2、持續(xù)幫助團隊優(yōu)化并提升整體架構的性能和運營能力。
3、為業(yè)務的發(fā)展搭建高性能、低成本、可擴展的研發(fā)平臺。
4、參與公司新技術研究。
任職要求:
1、有成功的金融類、電商類、投資類等架構設計和開發(fā)經驗；
2、精通hadoop系列數據采集，etl工具，數據倉庫建模，統(tǒng)計報表；
3、熟悉shell，c，c++，java等開發(fā)語言，熟悉oracle、mysql數據庫開發(fā)等；
4、3年以上數據挖掘開發(fā)經驗；
5、具有良好的分析和解決問題的.意愿和能力，能夠獨立承擔任務和有系統(tǒng)進度把控能力；
6、具有較好的溝通能力和團隊合作精神，主動、敬業(yè)。
數據挖掘崗位職責13
崗位職責：
1、對數據進行分析關聯；
2、以數據為依托預制精準方案，對數據進行分析和評估；
3、深入發(fā)掘業(yè)務需求，開發(fā)各類數據模型；
4、研究、創(chuàng)新、開發(fā)和實踐新技術應用；
崗位要求
1、掌握數據統(tǒng)計、挖掘和機器學習基本原理；
2、良好的數據和業(yè)務理解能力，具備一定寫作能力；
3、熟悉oracle數據庫和sql操作，能夠編寫存儲過程和package更佳；
4、熟悉至少一種分析挖掘工具，python或者r語言尤佳；
5、熟練使用excel，包括公式、透視圖、作圖等；
6、關注數據分析能力以及tableau可視化能力。
數據挖掘崗位職責14
職責：
1.負責海量數據的分析開發(fā)工作;
2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;
3.優(yōu)化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;
4.根據用戶的.活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;
5.參與相關數據標準和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的編碼習慣;
2.計算機、數學相關專業(yè)本科以上學歷;
3.2年以上數據挖掘及其相關經驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實際算法調優(yōu)經驗 ;
4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實際的建模經驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經驗;
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實際開發(fā)經驗;
6.極強的數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價值，相關;
7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。
數據挖掘崗位職責15
職責：
1、利用數據挖掘、機器學習相關算法，解決業(yè)務需求，提高產品的用戶體驗；
2、對海量的`業(yè)務數據、用戶數據進行挖掘分析，發(fā)現數據和業(yè)務背后的規(guī)律；
3、針對業(yè)務流程進行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化、
崗位要求：
1、熟悉大規(guī)模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優(yōu)；
2、熟悉Linux環(huán)境開發(fā)，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語言中一種或一種以上；
3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數據平臺的相關開發(fā)；
4、有深度學習實踐經驗者優(yōu)先，有sparkmlib經驗者優(yōu)先。
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