2023年数据挖掘工程师工作职责7篇

数据挖掘工程师的工作职责第1篇职责：1、根据信息分析的结果挖掘基因变异与疾病之间的关系;2、大数据分析信息提取解读;3、优化和丰富解读数据库，提出制定，调整，优化数据处理方案;4、搭建遗传咨询的对外平下面是小编为大家整理的数据挖掘工程师工作职责7篇,供大家参考。

数据挖掘工程师的工作职责 第1篇

职责：

1、根据信息分析的结果挖掘基因变异与疾病之间的关系;

2、大数据分析信息提取解读;

3、优化和丰富解读数据库，提出制定，调整，优化数据处理方案;

4、 搭建遗传咨询的对外平台，负责大客户的遗传咨询培训;

5、搭建位点解读管理体系 。

职位要求：

生物科学、医学等相关专业本科及以上学历;

具有临床咨询师证书、遗传咨询师或相关培训证书的优先;

具有报告解读经验者优先;

具有大数据挖掘经验优先。

数据挖掘工程师的工作职责 第2篇

职责：

1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;

2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;

3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;

4、完成领导安排的其他工作。

任职要求：

1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历;

2、3年及以上相关工作经验;

3、熟练掌握Python进行数据挖掘及特征提取;熟练掌握Java/scala进行软件开发;

4、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验;

5、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验;

6、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强;

7、熟悉Hadoop、spark、HBase、Hive等框架。

数据挖掘工程师的工作职责 第3篇

职责：

搭建业务数据模型：深入理解业务流程，搭建大数据分析平台，对业务进行分析、挖掘、建模，参与模型的维护、部署、评估工作，并形成相应的模型标准化报告;建立相关用户行为模型 ，用户分层模型;

分析用户数据：通过深度挖掘用户的个人数据，行为数据，研究公司相关业务数据，整理和发掘数据价值，实现精准投放，生成数据产品并推动落地;

分析客户的基本属性及行为数据，进行精细化客户分群、客户画像，撰写深入的客户分析报告，建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型;

熟悉电信业务优先。

任职要求：

本科及以上学历，统计学、数学、计算机及相关专业，3年及以上工作经历，有大数据平台、电信行业背景优先;

至少掌握一种数据分析语言(Java/R/Python/Matlab)进行数据分析工作，

熟悉各种数据分析算法，具有相应的数理统计、熟悉建模和数据分析相关知识，熟悉SVM数学推导，能独立实现SVM算法。

能够适应高强度、快节奏的工作氛围，快速熟悉行业特性及业务知识。

熟练使用包括但不限于下列技术 Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等

良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现有价值的规律。

具有良好的沟通能力和团队合作精神。

数据挖掘工程师的工作职责 第4篇

职责：

(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;

(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。

(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。

任职要求：

(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;

(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。

(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

数据挖掘工程师的工作职责 第5篇

职责：

运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。

大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。

根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。

任职资格：

熟悉AI相关知识，了解常见的公开算法的原理和实现方法。

熟练使用数据分析、挖掘方法;熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。

有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。

对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R语言的经验优先考虑。

全日制本科及以上学历，计算机相关专业。

数据挖掘工程师的工作职责 第6篇

职责：

1、对海量业务数据进行分析，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，节省成本。

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验，研究生3年以上同岗位工作经验;

4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解，了解数据仓库思想，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，有海量数据挖掘的项目经验;

6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;

7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的沟通能力。

数据挖掘工程师的工作职责 第7篇

职责：

1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;

2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;

3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;

4、完成领导安排的其他工作。

任职要求：

1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历;

2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上;

3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术;

4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑;

5、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验;

6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验;

7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。

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