导读：数据挖掘工程师的主要职责表述 (篇1) 职责： 1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作; 2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到... 如果觉得还不错，就继续查看以下内容吧！
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数据挖掘工程师的主要职责表述 (篇1)
职责：
1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作;
2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到实际业务系统中，并通过可视化工具进行分析成果展示;
3、基于用户数据，研究用户行为，构建用户画像。
任职要求：
1、应用数学、计算机、信息处理等相关专业本科及以上学历;
2、3年以上大数据开发经验;
3、熟悉hadoop的大数据生态，精通SQL语法【有较好的SQL性能调优能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL脚本编写;
4、具有从数据查询，聚合，分析到可视化的整套实践经验;
5、熟练使用java或者python、基础扎实、能编写Hive环境下或者Spark sql环境下的UDF;
6、具备良好的表达和沟通能力、学习能力，具备极强的团队合作精神，能够承受一定的工作压力。
数据挖掘工程师的主要职责表述 (篇2)
职责:
1、负责海量科技数据(含文本数据)的挖掘工作;
2、负责科技数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、报告;
3、主持或参与海量科技数据的入库工作，科技数据知识图谱的构建;
4、负责或参与数据挖掘成果论文、专利、标准的撰写;
5、负责或参与制定数据加工清洗的方案，并形成操作手册;
6、为指定的课题提出解决方案，并主持或参与方案实施;
7、完成安排的各项工作，与其他部门合作。
岗位要求：
1、数学、统计、金融、科技管理、计算机等相关专业，博士学历优先;
2、具有2年及以上海量数据挖掘经验，有文本挖掘、非结构化文本处理经验者优先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等编程语言，熟练掌握Linux各项操作指令;
4、熟练掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一项或几项，有MPI经验者尚佳;
5、掌握机器学习的基本算法框架，有自然语言处理和丰富的特征工程(特征选择/特征抽取)经验者优先;
6、掌握关系型数据库的基本操作，有图形数据库、其他非关系型数据库经验者尚佳;
7、在医疗信息化从事产品开发工作者优先，有顶会paper或人工智能领域国际比赛中获奖者优先;
8、有比较强的组织协调能力，可同时处理好多个任务，具备一定的管理能力;
9、性格开朗，具有团队精神;较强的沟通能力，能与相关业务和开发人员讨论并快速理解需求。
数据挖掘工程师的主要职责表述 (篇3)
职责：
1.负责大数据项目需求调研及分析、模型设计工作。
2.负责规划数据挖掘的整体流程，并参与用户产品和数据产品的决策。
3.与业务部门密切配合，寻求数据层面的业务价值，利用数据分析结论推动产品优化。
4.带领团队对于产品数据进行分析，指导工程师完成数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发。
5.技术团队的管理，制定开发规范，撰写相关技术文档指导和培训工程师。
任职要求：
1.计算机、数学、统计等相关专业本科以及以上学历;两年及以上工作经验。
2.具备良好的数据结构和算法基础。
3.熟练掌握数据挖掘算法模块关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析里的经典算法。
4.熟悉深度学习里的经典神经网络，包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用编程语言。
6.熟悉分布式数据处理系统的开发，Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解机器学习应用于实际问题的完整流程，有相关实际项目经验。
数据挖掘工程师的主要职责表述 (篇4)
职责：
1. 从事精准医疗领域的大数据管理分析、BI数据挖掘;
2. 熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的脚本分析，以图形界面的方式呈现;
3. 熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;
4. 与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。
任职要求：
1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;
2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;
3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;
4、熟悉R、Python 等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;
5、 熟悉主流数据库Oracle、MySQL对 NoSql 有一定了解及应用经验;
6、 有团队精神，能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师的主要职责表述 (篇5)
职责：
对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层;
根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求;
能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案;
探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。
任职资格：
本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先;
精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用R、Python中的一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先;
对大数据技术有深入了解，能够使用Hadoop、spark等相关技术;
勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感;
医疗、生物背景人员优先。
结尾：非常感谢大家阅读《数据挖掘工程师的主要职责表述(推荐5篇)》，更多精彩内容等着大家，欢迎持续关注作文录「Zwlu.Com」，一起成长！
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