關于數據挖掘工程師的工作職責有哪些？合格的崗位職責可以最大限度地實現勞動用工的科學配置;有效地防止因職務重疊而發生的工作拖沓現象。下面小編給大家帶來了關于數據挖掘工程師的工作職責10篇，供大家參考。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇1）

職責:

1. 針對用戶行為預測業務，負責用戶畫像、訂單特征體系建設，包括離線數據產出以及服務化;

2. 針對用戶端上行為產出的實時數據流，挖掘實時特征并服務化;

3. 針對客服場景，挖掘實時用戶行為異常以及進線異常;

4. 針對智能客服場景用戶標簽挖掘，人群挖掘等工作，支持智能運營方向的業務;

5. 負責開發并維護智能客服業務的特征服務系統。

任職資格:

1. 三年以上數據挖掘或者系統開發經驗;

2. 熟悉Hive，redis，Kafka，spark，flink，ES等大數據系統;

3. 要求熟悉Java，python，shell等語言，并有相關開發經驗;如果熟悉Golang，scala語言有加分;

4. 熟悉常用的數據挖掘、分析工具和方法，有數據挖掘工作經驗;有實時數據處理、分析、挖掘的經驗;

5. 具備快速學習能力，樂于了解業務，溝通能力強，具備團隊精神;

6. 有責任心，能快速響應線上問題與風險，安全意識強;

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇2）

職責：

1.負責海量數據的分析開發工作;

2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;

3.優化大數據存儲、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，有實際算法調優經驗 ;

4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規則/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，具有spark/flink等實際開發經驗;

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等圖數據庫優先 ;

8.富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇3）

1、負責土地利用總體規劃、建設項目用地預審及報批等規劃項目的開展和編制;

2、負責土地利用總體規劃修改(有條件建設區使用、占用多劃基本農田、城鄉建設用地規模邊界調整)等規劃項目的開展和編制;

3、負責高標準基本農田、上圖入庫、城鄉建設用地增減掛鉤、土地整治規劃、土地整理復墾開發、永久基本農田劃定、土地節約集約利用評價等規劃項目的開展和編制。

4、負責規劃類的其他項目的開展和編制。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇4）

職責:

1. 負責公司大數據服務應用平臺建設與數據挖掘相關研發工作;

2.參與并積極配合數據產品經理，深挖數據挖掘的價值及場景應用;

3.熟悉各種機器學習算法及其原理，并根據業務場景，選擇最合適和高效的算法并實現;

4. 負責數據清洗，商品匹配、供應鏈經營，用戶推薦、經營風控、事件分析等模型開發工作;

5. 負責數據智能類項目，持續優化算法模型，解決實際問題，提升核心目標;

6. 協助大數據工程師進行數據應用的產品化。

任職資格：

1. 數學、統計學、計算機相關專業本科及以上學歷，5年以上數據挖掘工作經驗;

2. 豐富的特征挖掘經驗，至少經歷過1個成功實施的機器學習或數據挖掘的完整項目;

3. 熟悉常用的機器學習、深度學習、時序分析等數據挖掘算法;

4. 熟練運用Spark MLlib、Python/R算法庫、MADlib、等主流算法庫;

5. 熟練運用Python、R或Scala中的一種計算機語言，熟悉SQL，熟悉使用主流數據庫工具，扎實的數據結構和算法功底;

6. 熟悉電商平臺B2B、B2C的業務知識;

7. 良好的溝通和團隊協作能力，自我驅動，有良好的數據敏感度，對數據有持久的熱情和興趣，樂于分享

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇5）

職責：

1、基于ERP數據、用戶數據、日志行為數據等構建數據中間層，為數據分析、數據挖掘、數據預測應用場景提供優質的基礎數據;

2、深度挖掘數據價值，構建用戶畫像，挖掘潛在規律和關聯用戶行為，為業務產品決策提供數據依據。

3、對公司業務應用場景進行數據分析和決策支撐;

4、主導數據產品的設計;

5、配合軟件工程師把模型落地，并對模型進行迭代優化。

任職要求：

1、數學、統計學，計算機類本科以上學歷，有良好數學基礎;

2、熟練掌握SQL語言，基本會使用SAS、Python、SPSS、R等其中一項挖掘分析軟件;

3、有數據建模工作經驗，良好的業務理解能力和模型抽象能力;

4、有海量大數據平臺使用經驗的優先考慮，有農業行業數據研究經驗的優先考慮;

5、具有良好的溝通和團隊協作能力，對業務有良好的理解能力和敏銳度。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇6）

職責

1、設計安全畫像體系，基于海量行為和相關數據信息，構建和優化畫像，產出安全標簽;

2、設計和驗證數據分析模型，結合業務需求，驗證模型的有效性并不斷優化;

3、負責各業務數據的持續運營，保障數據服務質量。

任職要求：

1、計算機、統計、數學、信息技術本科及以上學歷;

2、兩年以上的畫像標簽經驗，并對挖掘算法有深入理解;

3、熟練運用SQL、Excel，python，有Hive/Spark SQL使用經驗者優先;

4、具備對數據的歸納、整理和分析能力;

5、良好的報告寫作功底。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇7）

職責：

1、根據信息分析的結果挖掘基因變異與疾病之間的關系;

2、大數據分析信息提取解讀;

3、優化和豐富解讀數據庫，提出制定，調整，優化數據處理方案;

4、 搭建遺傳咨詢的對外平臺，負責大客戶的遺傳咨詢培訓;

5、搭建位點解讀管理體系 。

職位要求：

1. 生物科學、醫學等相關專業本科及以上學歷;

2. 具有臨床咨詢師證書、遺傳咨詢師或相關培訓證書的優先;

3. 具有報告解讀經驗者優先;

4.具有大數據挖掘經驗優先。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇8）

職責：

1、對商業問題有深入的洞察，并思考解決方案及對應數據源要求;

2、負責項目過程中的數據庫建立清洗;

3、負責項目的數據分析模型建造及數據挖掘。

任職要求：

1、全日制碩士及以上學歷，統計學、數學等相關專業;

2、熟練使用SPSS/SAS/R等統計分析軟件，有一定的編程基礎;

3、熟悉數據挖掘和機器學習相關算法，并能在相應工具中實現;

4、對數據敏感，較強的邏輯思維能力;

5、負責調研項目前期的抽樣技術的把握;

6、樂觀、進取、鉆研，富有創新精神，良好的溝通及團隊合作能力。

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇9）

1、訂單原料分析、跟進、解決、反饋;

2、物料分析，及時到料，按計劃投產上線，同時合理控制庫存;

3、物料異常的及時協調處理、跟進;

4、呆滯物料的控制與處理;

5、跨部門溝通協調，滿足生產，解決問題;

6、每日總結訂單齊去狀況，庫存狀況，來料異常等;

關于數據挖掘工程師的工作職責（篇10）

1.做好車間各機臺的上下模工作,對車間機臺所生產的模具進行監控,防止人為因素的破壞;

2.負責機臺工藝調試,產品質量控制;

3.負責模具潤滑(保養)及生產運營情況;

4.對設備運營情況進行觀察，防止設備故障的產生;

5.下班前檢查工具是否齊全，是否規范到位;

6.對不能正常生產的設備和模具要做好記錄，上報維修;

7.接到轉模通知單后要迅速轉模，嚴禁拖拖拉拉;

8.負責機臺作業員操作技能培訓，作業試指導;

9.協助機臺的6S管理工作;

10.認真填寫作業員交接班記錄，面對面和下一班技術員相互交流，傳遞信息;

11.負責設備狀況的標識工作,及機臺各類表單成型參數，設備模具的點檢記錄;

12.完成上級交代的其它工作.