數據挖掘工程師崗位職責16篇

第1篇 機器學習/數據挖掘高級工程師-抖音/火山職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

1、利用機器學習技術，改進短視頻的推薦系統，優(yōu)化數億用戶的閱讀體驗；

2、分析基礎數據，挖掘用戶興趣、內容價值，增強推薦系統的預測能力；

任職要求：

1、熱愛計算機科學和互聯網技術，對人工智能類產品有濃厚興趣；

2、具備強悍的編碼能力，熟悉 linu_ 開發(fā)環(huán)境，熟悉 c++ 和 python 語言優(yōu)先；

3、優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰(zhàn)性問題充滿激情

4、有扎實的數據結構和算法功底，熟悉機器學習、自然語言處理、數據挖掘中一項或多項；

5、對推薦系統、計算廣告、搜索引擎相關技術有經驗者優(yōu)先；

第2篇 高級數據挖掘工程師崗位工作職責

簡介:數據挖掘(英語:data mining),又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(英語:knowledge-discovery in databases,簡稱:kdd)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

高級數據挖掘工程師職位描述(模板一)

崗位職責:

1.負責用戶畫像和商戶畫像體系的建立;

2.負責用戶和商戶相關的數據挖掘和分析;

3.負責評論數據的挖掘和知識圖譜的研發(fā);

4.配合產品經理完成數據分析需求和數據產品開發(fā)。

任職要求:

1.在自然語言處理和機器學習方面有較為豐富的實戰(zhàn)經驗:;

2.有大數據處理分析經驗,熟悉hadoop、hive、spark等大數據處理平臺;

3.至少精通java語言、python、或者scala之一;

4.了解linu_腳本編程,熟悉服務器端編程, 有技術團隊管理經驗的優(yōu)先;

5.善于獨立思考,邏輯清晰,熱愛挑戰(zhàn),具備快速學習能力;

6.具備良好的溝通能力和團隊合作精神。高級數據挖掘工程師職位描述(模板二)

崗位職責:

1.負責用戶基礎數據挖掘工作,構建用戶數據挖掘系統;

2.通過特征抽取和建模,實現用戶行為分析和用戶畫像,為決策提供數據支持;

3.分析系統的技術缺陷,對策略框架做出合理地調整或改進;

4.負責數據波動和異常的監(jiān)控報警。

任職要求:

1.計算機及計算機相關專業(yè)本科或本科以上學歷;

2.精通linu_,熟悉python編程語言以及shell腳本;

3.具有良好的數學基礎和數據分析能力,對數據敏感;

4.熟悉hadoop、spark等分布式計算系統,了解hive、kafka、ambari工具者;

5.良好的學習能力、邏輯思維能力,強烈的工作責任感和事業(yè)心。

高級數據挖掘工程師職位描述(模板三)

崗位職責:

1.識別業(yè)務場景,明確目的;

2.更具目的與業(yè)務經驗收集相關數據;

3.探索數據、提取特征進行建模;

4.應對各業(yè)務部門的精細化運營需求,提供數據挖掘解決方案;

5.后續(xù)結果評估、以及模型的改進與控制。

任職要求:

1.統招計算機或軟件相關專業(yè),本科及以上學歷;

2.精通數據挖掘、機器學習等相關模型及算法,熟悉數據挖掘方法;

3.熟練使用java/r/python等;

4.能使用hadoop、hive、spark等工具;

5.掌握一定的關系數據庫知識,對海量數據挖掘分析有濃厚興趣;

6.有很強的學習能力,積極主動,能承擔壓力。高級數據挖掘工程師職位描述(模板四)

崗位職責:

1. 結合業(yè)務場景,對海量用戶行為數據進行深度數據分析與統計,挖掘用戶行為模式,為運營決策提供數據支持、產品規(guī)劃建議;

2. 結合用戶數據與外部數據,自研或改進算法,對用戶行為進行高精度預測;

3. 針對即有的業(yè)務產品進行推薦算法的設計;

4. 可將單機算法模型進行分布式改造,并部署到生產分布式計算環(huán)境;

5. 關注數據挖掘及機器學習技術前沿動態(tài),并可以結合場景推進算法模型類產品升級。

任職要求:

1. 本科(以上學歷,經濟學,數學,統計學,計算機等和數據挖掘高度相關專業(yè);

2. 有互聯網建模及挖掘工作經驗者;

3. 熟練掌握sql,掌握r,python,java語言之一;

4. 熟悉分布式計算框架mr,spark的使用。了解hadoop家族生態(tài)優(yōu)先;

5. 熟練使用常用機器學習算法,如邏輯回歸/貝葉斯網絡/決策樹/隨機森林/gbdt/支持向量機等,對于特征工程、算法選擇和調優(yōu);

6.負責敬業(yè),樂于分享,勇于探索與堅持創(chuàng)新。

高級數據挖掘工程師職位描述(模板五)

崗位職責:

1.結合現有的技術體系,完成數據挖掘團隊的建設;

2.負責對用戶及商品建模,完成畫像相關工作,并能持續(xù)改進;

3.基于公司其他大數據的需求,開發(fā)對應的數據產品;

4.對接開發(fā)工程師,完成數據產品的使用以及部署工作。

任職要求:

1.計算機、統計學、數學、計量經濟學、金融學等相關專業(yè),本科及以上學歷,2年以上數據分析相關工作經驗;

2.熟練掌握sql,有獨立的數據探查能力;

3.熟悉數據挖掘、機器學習、推薦系統的理論;

4.具備較強的規(guī)劃和統籌能力,有較強的執(zhí)行能力和團隊協作能力。

第3篇 數據挖掘工程師-大數據中心職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

崗位職責

1.參與環(huán)境業(yè)務需求分析，參與環(huán)境數據處理、分析、挖掘工作；

2.參與環(huán)境數據建模和分析算法設計實現；

3.參與環(huán)境大數據分析工具及平臺的研發(fā)；

4. 領導交辦的其他工作。

任職要求

1.應用數學、統計學、計算機、軟件工程、計量經濟等相關專業(yè)，有生態(tài)、環(huán)境相關背景者優(yōu)先；

2.了解數據挖掘分析算法及應用場景，有統計建模、數據挖掘、深度學習等實際工作經驗；

3.學習能力強，有數據分析意識和洞察能力；

4.具備良好溝通能力和團隊合作精神，工作主動，積極應對挑戰(zhàn)和壓力。

第4篇 數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

崗位職責:

1.數據清洗，低質數據識別；反作弊

2.海量數據管理，分析，特征提取

3.基于海量用戶數據，研究用戶行為，構建用戶畫像；

4.基于海量數據，挖掘數據間關系，構建知識圖譜

任職資格:

1.本科或以上學歷，計算機相關專業(yè)；數據挖掘、機器學習等方向優(yōu)先；

2.基礎扎實，編碼過關，熟悉c++；熟悉常用的算法和數據結構；

3.熟悉linu_ 操作系統開發(fā)環(huán)境；

4.熟悉常用腳本語言：python、awk、perl等

5.有大規(guī)模分布式計算平臺使用經驗

6.有推薦系統、信息檢索相關

第5篇 搜索數據挖掘高級研發(fā)工程師2378職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

崗位職責:

崗位職責：

1，參與和建設搜索數據（包括querylog）挖掘系統；

2，建立離線數據etl流程體系，使得整個數據流轉（抽取、轉換、加載）變得更加高效、便捷；

3、負責和外部合作方對接，建立起oppo移動互聯網搜索數據準入規(guī)范和相關項目核心代碼研發(fā)；

能力要求：

1、三年以上相關工作經驗；

2、精通java/python語言，對數據挖掘有濃厚的興趣；

3、精通mysql數據庫，具備mysql索引優(yōu)化、查詢優(yōu)化、存儲優(yōu)化能力；

4、熟悉mapreduce和實時計算（flink/spark），有大規(guī)模數據分析和處理的經驗；

5、優(yōu)秀的分析問題和解決問題能力，對解決挑戰(zhàn)性的問題充滿激情；

6、有nosql數據庫或者hadoop/hive等分布式計算方面背景優(yōu)先；

7、有過著名搜索引擎離線或dump相關研發(fā)工作的經驗或有過開源社區(qū)代碼貢獻優(yōu)先；

第6篇 數據挖掘工程師（p6-p7）3職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

'通過海量數據對用戶付費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；

結合付費場景和用戶畫像進行badcase分析、歸納統計指標建設，協助模型快速定位問題。'

任職要求：

'碩士及以上學歷，3年以上相關工作經驗；

具備數據挖掘實踐經驗，、有過用戶畫像項目經驗

熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景

能夠運用spark、python進行數據處理與分析挖掘

能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作'

第7篇 機器學習/數據挖掘高級工程師-互娛職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

1、利用機器學習技術，改進短視頻的推薦系統，優(yōu)化數億用戶的閱讀體驗；

2、分析基礎數據，挖掘用戶興趣、內容價值，增強推薦系統的預測能力；

任職要求：

1、熱愛計算機科學和互聯網技術，對人工智能類產品有濃厚興趣；

2、具備強悍的編碼能力，熟悉 linu_ 開發(fā)環(huán)境，熟悉 c++ 和 python 語言優(yōu)先；

3、優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰(zhàn)性問題充滿激情

4、有扎實的數據結構和算法功底，熟悉機器學習、自然語言處理、數據挖掘中一項或多項；

5、對推薦系統、計算廣告、搜索引擎相關技術有經驗者優(yōu)先；

第8篇 高級數據挖掘工程師（p6-p7）3職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

1. 深入了解平臺用戶構成及完整的用戶行為數據體系，挖掘及跟蹤互聯網行業(yè)中用戶生命周期管理方法論及建模體系，推動優(yōu)化集團業(yè)務用戶價值運營體系；

2. 實時分析場景，能夠合理埋點上報，并基于預埋數據監(jiān)測點，對標的用戶，標的功能或者標的活動等定向目標，具備基于用戶行為構建高性能的實時處理流程，利用中間數據指標支撐用戶行為分析和平臺運營分析。

3. 離線分析場景，理解業(yè)務需求，利用機器學習、數據挖掘和統計的模型，對用戶及用戶群進行特征工程體系和對應畫像體系構建，包括但不限于用戶的社交屬性/行為偏好/喜好分析等，制定對用戶及用戶群進行數學建模，構建全平臺用戶的生命周期監(jiān)控體系，支撐業(yè)務用戶價值挖掘及新增留存策略制定。

任職要求：

1. 本科以上學歷，統計學、計算機及數學相關專業(yè)；

2. 2年上數據定義/清洗/分析/挖掘/建模及用戶畫像相關經驗；

3. 熟悉互聯網用戶生命周期管理方法論，對用戶的留存核心指標，付費核心指標，流失預警核心指標等特征有提喜歡的認知；

4. 精通sql、python，具備數據庫中熟練提取分析數據的能力，熟練使用e_cel、r等統計分析工具；

5. 熟悉常用的機器學習算法，熟悉hadoop及spark系統及算法實現；

6. 具備極強的數據敏感度，豐富的數據挖掘建模經驗，邏輯思維能力強并具備簡單快速驗證，細心深入求證的能力。

7. 有數據化運營經驗，了解利用定向運營推廣來獲得用戶增長驅動優(yōu)先。

第9篇 sfj-大數據挖掘與分析工程師（數據分析方向）職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

1、用系統化的方法分析業(yè)務變化趨勢，為管理層決策和產品完善提供數據支持；

2、運用hive/sql做數據挖掘分析，用數據驅動產品改進、業(yè)務發(fā)展；

3、指導與支持產品經理、業(yè)務經理設定目標，并檢驗是否達標。

任職要求：

1、統計、生物統計、運籌、應用數學相關專業(yè)本科及以上學歷；

2、三年以上在互聯網或物聯網行業(yè)的數據分析工作經驗；有app數據運營、物流數據分析經驗的優(yōu)先；

3、優(yōu)秀的商業(yè)分析能力，有及時發(fā)現和分析其中隱含問題的敏銳性 ，能從復雜用戶行為數據進行抽象概括，建立數學模型并用ppt等表達；

4、熟悉sql與hive，掌握統計分析方法；

5、有設計a/b test的能力，精通各種統計假設檢驗的方法，如：t-test， chi-square等；

6、具備r或python能力。

第10篇 高級數據挖掘/算法工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

負責維護并優(yōu)化一些現有的算法模型與數據挖掘項目，包括但不限于離線-在線推薦系統[商品推薦與內容推薦]的設計、搭建與實施，具體模塊包括但不限于用戶畫像、商品畫像、特征工程、模型訓練、模型部署。

● 負責設計并實施搜索推薦-廣告競價-文本分類等算法的新方案、優(yōu)化搜索推薦等算法效果。

● 算法及數據挖掘在新業(yè)務領域的推進及應用，包括但不限于挖掘得到有商業(yè)價值和產品價值的結論和算法模型。

此崗位是coding的崗位，具體職責視能力與具體情況限定。此崗位會cover許多項目與內容，不是一個輕松的崗位，具有一定的挑戰(zhàn)性，可以獲得各方面巨大的提升。

職位要求：

● 熟練掌握基本數據挖掘方法與原理，如圖挖掘算法、聚類分析、分類、回歸、協同過濾、關聯分析、推薦系統等，至少精通一些，并有實際項目支撐。熟練掌握相關工具，如e_cel， numpy， pandas， sklearn， _gboost， tensorflow， gensim， word2vec， graph_， mllib等主流工具支撐你的數據分析、挖掘與算法。

● 良好的編程、數據結構基礎，熟悉java/python等編程語言，數據庫良好sql、nosql，熟悉linu_。精通java與大數據技術的優(yōu)先，比如會進行模型部署，會從kafka日志做模型實時特征等。在機器學習/nlp/統計分析/特征工程等某方面有深入研究的優(yōu)先。

● 有兩年以上數據挖掘與算法相關工作經驗，一年以上大數據分布式算法開發(fā)和二次開發(fā)或應用經驗的優(yōu)先，比如spark， hadoop， hive， sparkstreaming， mllib等。

● 良好的團隊合作，較強的溝通能力，敢于挑戰(zhàn)新技術。認真負責，善于分析問題的本質，有積極鉆研的態(tài)度，學習新知識的激情，有一定的抗壓能力，愿意深入分析、挖掘數據，做許多dirty job。

● 具有一定的業(yè)務與產品思維與能力，善于分析與解構業(yè)務，具有一定的數據敏感性。

歡迎有擔當、有能力，想在搜索推薦系統、廣告競價、機器學習、人工智能、深度學習等方面想進一步實踐和提升的小伙伴。

任職要求：

第11篇 數據挖掘高級工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

1、通過海量數據分析和挖掘，找出移動互聯網應用的商業(yè)價值；

2、通過機器學習和數據挖掘的技能，探索研發(fā)工具的應用場景，提升研發(fā)效率；

3、深入理解移動應用的業(yè)務，分析ab測試小流量實驗結果數據；

4、負責所屬業(yè)務線的數據分析及底層數據質量，充分利用機器學習對多維數據（pv，uv，時長等）關聯分析，高效完成專題研究報告。'

任職要求：

1、5年以上工作經驗，有成功的數據挖掘項目經驗；

2、數學、統計、計算機等相關專業(yè)本科及以上學歷，深刻理解并熟練掌握統計學、數據挖掘的算法和技術；

3、精通至少一種數據分析/挖掘語言，如r/python/sas/mahout等，熟悉至少一種以下數據庫操作，如hive/mysql/hadoop/oracle等；

4、熟悉常用的數據分析方法，熟練掌握spss、sas、r、sql等分析工具中的一種或幾種；

5、對數據驅動業(yè)務有一定理解，對數據與業(yè)務方面有足夠的敏感性，有較強的邏輯分析能力，有較強的獨立思考能力；

第12篇 信息流數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

1、負責信息流游戲內容相關數據分析、挖掘，以用于游戲內容運營、推薦等場景。

2、應用機器學習、數據挖掘等相關技術對游戲內容標簽、用戶畫像等進行建模;

3、通過用戶行為數據建模、分析用戶特征等，為業(yè)務決策提供參考

任職要求：

1、3 年以上數據挖掘相關工作經驗，機器學習、數據挖掘相關方向本科以上學歷;

2、對機器學習、數據挖掘算法及其在互聯網行業(yè)的應用，有比較深入的認識和理解；

3、熟悉linu_開發(fā)環(huán)境，有扎實良好的編程基礎，精通c/c++/python/java中至少一種編程語言；

4、擁有突出的數據分析和歸納能力， 具備出色的需求分析和快速學習能力，能在復雜業(yè)務場景中發(fā)現和解決問題的能力；

5、熟悉決策樹、樸樹貝葉斯分類、svm等常見數據挖掘算法

6、熟悉hadoop/spark/hive等相關大數據處理技術；

7. 良好的邏輯思維能力、溝通能力、團隊意識，有自我驅動意識，細心，有責任感，使命感；

第13篇 微信數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

負責微信基礎功能的用戶行為數據挖掘；

負責結合業(yè)務目標構建特征、標簽和用戶畫像體系；

負責優(yōu)化線上排序模型；

負責探索前沿算法在業(yè)務場景之中的應用。

任職要求：

計算機科學、信息科學、機器學習等領域碩士及以上學歷；

熟悉分類、回歸、聚類等常見的機器學習算法及原理，具有模型應用和調優(yōu)的能力；

熟悉c/c++或java等編程語言；

精通python或r等數據處理和數據建模語言；

有hadoop、spark等平臺的海量數據處理經驗；

良好的邏輯思維、業(yè)務意識和溝通能力；

有推薦或廣告排序實戰(zhàn)經驗者優(yōu)先。

第14篇 數據挖掘工程師崗位職責數據挖掘工程師職責任職要求

數據挖掘工程師崗位職責

崗位職責:

1、負責數據倉庫與業(yè)務情景分析的構建、維護、部署和評估;

2、負責業(yè)務數據分析需求的調研、分析及實現;

3、根據需求進行系統設計和詳細設計，承擔核心模塊和核心功能開發(fā);

4、熟練使用sql，使用各類數據分析工具，分析報表，能快速對數據分析輸出結果;

5、領導交辦的其它工作事項。

任職要求:

1、本科以上學歷，電子，計算機，通信類相關專業(yè);

2、熟悉oracle、db2，sqlserver等主流數據庫開發(fā);

3、了解linu_、shell腳本;

4、了解hadoop，hdfs、hive、sqoop大數據平臺;

5、工作認真負責，有良好的團隊合作意識;

6、一年以上的相關工作經驗。

第15篇 人工智能算法工程師（數據挖掘）職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

1.負責大數據的挖掘、信號處理、機器學習、深度學習等相關領域的研發(fā)和算法實現，例如推薦和個性化/預測/分類/聚類/關聯分析/特征量化等等。

2.熟練使用c/c++語言編程，掌握python編程技術，能使用caffe/tensorflow等工具建模。

3.負責自然語言處理、圖像識別等技術應用研發(fā)。

4.直接參與核心代碼的書寫，解決項目應用過程中的技術問題。

5.良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發(fā)現有價值的規(guī)律。

任職要求：

1. 具備扎實的機器學習理論及技術基礎，熟悉各種相關性算法，有相關建模經驗。

2. 2年以上人工智能領域工作經驗，熟悉機器學習，深度學習的算法和原理，并有調優(yōu)經驗。能運用分類，回歸，排序，深度學習等模型解決相關問題。

3. 精通人工智能領域的關鍵技術和架構設計，精通遷移化學習和特征提取，對卷積神經網絡有良好的理論和實操經驗。

4. 熟悉tensorflow/caffe/pytorch等常用深度學習框架中一種或多種。

5. 碩士以上學歷（模式識別、人工智能、計算機相關專業(yè)），扎實的機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎；重點大學畢業(yè)優(yōu)先；能力相符者可放寬至本科。

6. 良好的溝通能力和表達能力；分析能力、邏輯思維能力強；具有較強的學習能力。

第16篇 軟件開發(fā)工程師（數據挖掘與信息系統）職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

1.基于公司業(yè)務業(yè)務數據，開發(fā)基礎數據分析平臺，建立數據分析模型和數據監(jiān)控系統；

2.與業(yè)務部門密切溝通，挖掘相關數據需求，實現數據提取、清洗、結構化、入庫、統計分析等需求；

3.互聯網數據的采集、抓取和優(yōu)化工作，通過特征抽取和建模，實現用戶行為分析和用戶畫像，實現精準營銷模型；

4.對接外部軟件數據接口；

任職要求：

1.全日制本科以上學歷，計算機、統計學、數學等專業(yè)；

2.有扎實的計算機基礎、熟悉常用數據結構，3年以上java、python或c/c++開發(fā)經驗；

3.通信息抓取和整合技術，從結構化的和非結構化的數據中獲取信息，熟悉scrapy、pyspider、selenium、beautifulsoup等常用爬蟲框架；

4.熟悉破解反爬機制及爬蟲路由調度策略；

5.熟悉mysql，mongodb，redis等數據庫；

6.具有數據挖掘、信息檢索、機器學習背景者優(yōu)先；

7.熟悉搜索引擎和個性化推薦相關技術，精通主流分詞算法、分類、提取摘要、大規(guī)模網頁聚類、索引、檢索等相關開發(fā)經驗者優(yōu)先；