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1、数据挖掘工程师岗位职责16篇【第1篇】机器学习/数据挖掘高级工程师-抖音/火山职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 工作职责： 1、利用机器学习技术，改进短视频的推荐系统，优化数亿用户的阅读体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力； 任职要求： 1、热爱计算机科学和互联网技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣； 2、具备强悍的编码能力，熟悉 linux 开发环境，熟悉 c+ 和 python 语言优先； 3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情 4、有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项； 5、对推荐系统
2、、计算广告、搜索引擎相关技术有经验者优先； 【第2篇】高级数据挖掘工程师岗位工作职责 简介:数据挖掘(英语:data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:knowledge-discovery in databases,简称:kdd)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 高级数据挖掘工程师职位描述(模板一) 岗位职责: 1.负责用户画像和商户画像体系的建立; 2.负责用户和商户相关
3、的数据挖掘和分析; 3.负责评论数据的挖掘和知识图谱的研发; 4.配合产品经理完成数据分析需求和数据产品开发。 任职要求: 1.在自然语言处理和机器学习方面有较为丰富的实战经验:; 2.有大数据处理分析经验,熟悉hadoop、hive、spark等大数据处理平台; 3.至少精通java语言、python、或者scala之一; 4.了解linu*脚本编程,熟悉服务器端编程, 有技术团队管理经验的优先; 5.善于独立思考,逻辑清晰,热爱挑战,具备快速学习能力; 6.具备良好的沟通能力和团队合作精神。高级数据挖掘工程师职位描述(模板二) 岗位职责: 1.负责用户基础数据挖掘工作,构建用户数据挖掘系统
4、; 2.通过特征抽取和建模,实现用户行为分析和用户画像,为决策提供数据支持; 3.分析系统的技术缺陷,对策略框架做出合理地调整或改进; 4.负责数据波动和异常的监控报警。 任职要求: 1.计算机及计算机相关专业本科或本科以上学历; 2.精通linu*,熟悉python编程语言以及shell脚本; 3.具有良好的数学基础和数据分析能力,对数据敏感; 4.熟悉hadoop、spark等分布式计算系统,了解hive、kafka、ambari工具者; 5.良好的学习能力、逻辑思维能力,强烈的工作责任感和事业心。 高级数据挖掘工程师职位描述(模板三) 岗位职责: 1.识别业务场景,明确目的; 2.更具目
5、的与业务经验收集相关数据; 3.探索数据、提取特征进行建模; 4.应对各业务部门的精细化运营需求,提供数据挖掘解决方案; 5.后续结果评估、以及模型的改进与控制。 任职要求: 1.统招计算机或软件相关专业,本科及以上学历; 2.精通数据挖掘、机器学习等相关模型及算法,熟悉数据挖掘方法; 3.熟练使用java/r/python等; 4.能使用hadoop、hive、spark等工具; 5.掌握一定的关系数据库知识,对海量数据挖掘分析有浓厚兴趣; 6.有很强的学习能力,积极主动,能承担压力。高级数据挖掘工程师职位描述(模板四) 岗位职责: 1. 结合业务场景,对海量用户行为数据进行深度数据分析与统
6、计,挖掘用户行为模式,为运营决策提供数据支持、产品规划建议; 2. 结合用户数据与外部数据,自研或改进算法,对用户行为进行高精度预测; 3. 针对即有的业务产品进行推荐算法的设计; 4. 可将单机算法模型进行分布式改造,并部署到生产分布式计算环境; 5. 关注数据挖掘及机器学习技术前沿动态,并可以结合场景推进算法模型类产品升级。 任职要求: 1. 本科(以上学历,经济学,数学,统计学,计算机等和数据挖掘高度相关专业; 2. 有互联网建模及挖掘工作经验者; 3. 熟练掌握sql,掌握r,python,java语言之一; 4. 熟悉分布式计算框架mr,spark的使用。了解hadoop家族生态优先
7、; 5. 熟练使用常用机器学习算法,如逻辑回归/贝叶斯网络/决策树/随机森林/gbdt/支持向量机等,对于特征工程、算法选择和调优; 6.负责敬业,乐于分享,勇于探索与坚持创新。 高级数据挖掘工程师职位描述(模板五) 岗位职责: 1.结合现有的技术体系,完成数据挖掘团队的建设; 2.负责对用户及商品建模,完成画像相关工作,并能持续改进; 3.基于公司其他大数据的需求,开发对应的数据产品; 4.对接开发工程师,完成数据产品的使用以及部署工作。 任职要求: 1.计算机、统计学、数学、计量经济学、金融学等相关专业,本科及以上学历,2年以上数据分析相关工作经验; 2.熟练掌握sql,有独立的数据探查能
8、力; 3.熟悉数据挖掘、机器学习、推荐系统的理论; 4.具备较强的规划和统筹能力,有较强的执行能力和团队协作能力。 【第3篇】数据挖掘工程师-大数据中心职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 岗位职责 1.参与环境业务需求分析，参与环境数据处理、分析、挖掘工作； 2.参与环境数据建模和分析算法设计实现； 3.参与环境大数据分析工具及平台的研发； 4. 领导交办的其他工作。 任职要求 1.应用数学、统计学、计算机、软件工程、计量经济等相关专业，有生态、环境相关背景者优先； 2.了解数据挖掘分析算法及应用场景，有统计建模、数据挖掘、深度学习等实际工作经验； 3.学习能力强，有数据分析意识和洞察能力
9、； 4.具备良好沟通能力和团队合作精神，工作主动，积极应对挑战和压力。 【第4篇】数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 岗位职责: 1.数据清洗，低质数据识别；反作弊 2.海量数据管理，分析，特征提取 3.基于海量用户数据，研究用户行为，构建用户画像； 4.基于海量数据，挖掘数据间关系，构建知识图谱 任职资格: 1.本科或以上学历，计算机相关专业；数据挖掘、机器学习等方向优先； 2.基础扎实，编码过关，熟悉c+；熟悉常用的算法和数据结构； 3.熟悉linux 操作系统开发环境； 4.熟悉常用脚本语言：python、awk、perl等 5.有大规模分布式计算平台使用经验 6.有推
10、荐系统、信息检索相关 【第5篇】搜索数据挖掘高级研发工程师2378职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 岗位职责: 岗位职责： 1，参与和建设搜索数据（包括querylog）挖掘系统； 2，建立离线数据etl流程体系，使得整个数据流转（抽取、转换、加载）变得更加高效、便捷； 3、负责和外部合作方对接，建立起oppo移动互联网搜索数据准入规范和相关项目核心代码研发； 能力要求： 1、三年以上相关工作经验； 2、精通java/python语言，对数据挖掘有浓厚的兴趣； 3、精通mysql数据库，具备mysql索引优化、查询优化、存储优化能力； 4、熟悉mapreduce和实时计算（flink/s
11、park），有大规模数据分析和处理的经验； 5、优秀的分析问题和解决问题能力，对解决挑战性的问题充满激情； 6、有nosql数据库或者hadoop/hive等分布式计算方面背景优先； 7、有过著名搜索引擎离线或dump相关研发工作的经验或有过开源社区代码贡献优先； 【第6篇】数据挖掘工程师（p6-p7）3职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 职责描述： 通过海量数据对用户付费的行为进行深入分析与洞察，提炼和发现业务规律，指导推荐模型特征构建，定位产品相关的数据问题及分析优化； 结合付费场景和用户画像进行badcase分析、归纳统计指标建设，协助模型快速定位问题。 任职要求： 硕士及以上学历，
12、3年以上相关工作经验； 具备数据挖掘实践经验，、有过用户画像项目经验 熟悉分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景 能够运用spark、python进行数据处理与分析挖掘 能独立完成相关的数据分析及分析报告相关工作 【第7篇】机器学习/数据挖掘高级工程师-互娱职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 工作职责： 1、利用机器学习技术，改进短视频的推荐系统，优化数亿用户的阅读体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、内容价值，增强推荐系统的预测能力； 任职要求： 1、热爱计算机科学和互联网技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣； 2、具备强悍的编码能力，熟悉 linux 开发环境，熟悉 c+ 和 p
13、ython 语言优先； 3、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情 4、有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项； 5、对推荐系统、计算广告、搜索引擎相关技术有经验者优先； 【第8篇】高级数据挖掘工程师（p6-p7）3职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 职责描述： 1. 深入了解平台用户构成及完整的用户行为数据体系，挖掘及跟踪互联网行业中用户生命周期管理方法论及建模体系，推动优化集团业务用户价值运营体系； 2. 实时分析场景，能够合理埋点上报，并基于预埋数据监测点，对标的用户，标的功能或者标的活动等定向目标，具备基于用户行为构建高性
14、能的实时处理流程，利用中间数据指标支撑用户行为分析和平台运营分析。 3. 离线分析场景，理解业务需求，利用机器学习、数据挖掘和统计的模型，对用户及用户群进行特征工程体系和对应画像体系构建，包括但不限于用户的社交属性/行为偏好/喜好分析等，制定对用户及用户群进行数学建模，构建全平台用户的生命周期监控体系，支撑业务用户价值挖掘及新增留存策略制定。 任职要求： 1. 本科以上学历，统计学、计算机及数学相关专业； 2. 2年上数据定义/清洗/分析/挖掘/建模及用户画像相关经验； 3. 熟悉互联网用户生命周期管理方法论，对用户的留存核心指标，付费核心指标，流失预警核心指标等特征有提喜欢的认知； 4. 精
15、通sql、python，具备数据库中熟练提取分析数据的能力，熟练使用excel、r等统计分析工具； 5. 熟悉常用的机器学习算法，熟悉hadoop及spark系统及算法实现； 6. 具备极强的数据敏感度，丰富的数据挖掘建模经验，逻辑思维能力强并具备简单快速验证，细心深入求证的能力。 7. 有数据化运营经验，了解利用定向运营推广来获得用户增长驱动优先。 【第9篇】sfj-大数据挖掘与分析工程师（数据分析方向）职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 职责描述： 1、用系统化的方法分析业务变化趋势，为管理层决策和产品完善提供数据支持； 2、运用hive/sql做数据挖掘分析，用数据驱动产品改进、业务
16、发展； 3、指导与支持产品经理、业务经理设定目标，并检验是否达标。 任职要求： 1、统计、生物统计、运筹、应用数学相关专业本科及以上学历； 2、三年以上在互联网或物联网行业的数据分析工作经验；有app数据运营、物流数据分析经验的优先； 3、优秀的商业分析能力，有及时发现和分析其中隐含问题的敏锐性 ，能从复杂用户行为数据进行抽象概括，建立数学模型并用ppt等表达； 4、熟悉sql与hive，掌握统计分析方法； 5、有设计a/b test的能力，精通各种统计假设检验的方法，如：t-test， chi-square等； 6、具备r或python能力。 【第10篇】高级数据挖掘/算法工程师职位描述与岗
17、位职责任职要求 职位描述： 职责描述： 负责维护并优化一些现有的算法模型与数据挖掘项目，包括但不限于离线-在线推荐系统商品推荐与内容推荐的设计、搭建与实施，具体模块包括但不限于用户画像、商品画像、特征工程、模型训练、模型部署。 负责设计并实施搜索推荐-广告竞价-文本分类等算法的新方案、优化搜索推荐等算法效果。 算法及数据挖掘在新业务领域的推进及应用，包括但不限于挖掘得到有商业价值和产品价值的结论和算法模型。 此岗位是coding的岗位，具体职责视能力与具体情况限定。此岗位会cover许多项目与内容，不是一个轻松的岗位，具有一定的挑战性，可以获得各方面巨大的提升。 职位要求： 熟练掌握基本数据挖
18、掘方法与原理，如图挖掘算法、聚类分析、分类、回归、协同过滤、关联分析、推荐系统等，至少精通一些，并有实际项目支撑。熟练掌握相关工具，如excel， numpy， pandas， sklearn， xgboost， tensorflow， gensim， word2vec， graphx， mllib等主流工具支撑你的数据分析、挖掘与算法。 良好的编程、数据结构基础，熟悉java/python等编程语言，数据库良好sql、nosql，熟悉linux。精通java与大数据技术的优先，比如会进行模型部署，会从kafka日志做模型实时特征等。在机器学习/nlp/统计分析/特征工程等某方面有深入研究的优
19、先。 有两年以上数据挖掘与算法相关工作经验，一年以上大数据分布式算法开发和二次开发或应用经验的优先，比如spark， hadoop， hive， sparkstreaming， mllib等。 良好的团队合作，较强的沟通能力，敢于挑战新技术。认真负责，善于分析问题的本质，有积极钻研的态度，学习新知识的激情，有一定的抗压能力，愿意深入分析、挖掘数据，做许多dirty job。 具有一定的业务与产品思维与能力，善于分析与解构业务，具有一定的数据敏感性。 欢迎有担当、有能力，想在搜索推荐系统、广告竞价、机器学习、人工智能、深度学习等方面想进一步实践和提升的小伙伴。 任职要求： 【第11篇】数据挖掘高
20、级工程师职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 职责描述： 1、通过海量数据分析和挖掘，找出移动互联网应用的商业价值； 2、通过机器学习和数据挖掘的技能，探索研发工具的应用场景，提升研发效率； 3、深入理解移动应用的业务，分析ab测试小流量实验结果数据； 4、负责所属业务线的数据分析及底层数据质量，充分利用机器学习对多维数据（pv，uv，时长等）关联分析，高效完成专题研究报告。 任职要求： 1、5年以上工作经验，有成功的数据挖掘项目经验； 2、数学、统计、计算机等相关专业本科及以上学历，深刻理解并熟练掌握统计学、数据挖掘的算法和技术； 3、精通至少一种数据分析/挖掘语言，如r/python/s
21、as/mahout等，熟悉至少一种以下数据库操作，如hive/mysql/hadoop/oracle等； 4、熟悉常用的数据分析方法，熟练掌握spss、sas、r、sql等分析工具中的一种或几种； 5、对数据驱动业务有一定理解，对数据与业务方面有足够的敏感性，有较强的逻辑分析能力，有较强的独立思考能力； 【第12篇】信息流数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 工作职责： 1、负责信息流游戏内容相关数据分析、挖掘，以用于游戏内容运营、推荐等场景。 2、应用机器学习、数据挖掘等相关技术对游戏内容标签、用户画像等进行建模; 3、通过用户行为数据建模、分析用户特征等，为业务决策提供参考
22、 任职要求： 1、3 年以上数据挖掘相关工作经验，机器学习、数据挖掘相关方向本科以上学历; 2、对机器学习、数据挖掘算法及其在互联网行业的应用，有比较深入的认识和理解； 3、熟悉linux开发环境，有扎实良好的编程基础，精通c/c+/python/java中至少一种编程语言； 4、拥有突出的数据分析和归纳能力， 具备出色的需求分析和快速学习能力，能在复杂业务场景中发现和解决问题的能力； 5、熟悉决策树、朴树贝叶斯分类、svm等常见数据挖掘算法 6、熟悉hadoop/spark/hive等相关大数据处理技术； 7. 良好的逻辑思维能力、沟通能力、团队意识，有自我驱动意识，细心，有责任感，使命感；
23、 【第13篇】微信数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 工作职责： 负责微信基础功能的用户行为数据挖掘； 负责结合业务目标构建特征、标签和用户画像体系； 负责优化线上排序模型； 负责探索前沿算法在业务场景之中的应用。 任职要求： 计算机科学、信息科学、机器学习等领域硕士及以上学历； 熟悉分类、回归、聚类等常见的机器学习算法及原理，具有模型应用和调优的能力； 熟悉c/c+或java等编程语言； 精通python或r等数据处理和数据建模语言； 有hadoop、spark等平台的海量数据处理经验； 良好的逻辑思维、业务意识和沟通能力； 有推荐或广告排序实战经验者优先。 【第14篇】数
24、据挖掘工程师岗位职责数据挖掘工程师职责任职要求 数据挖掘工程师岗位职责 岗位职责: 1、负责数据仓库与业务情景分析的构建、维护、部署和评估; 2、负责业务数据分析需求的调研、分析及实现; 3、根据需求进行系统设计和详细设计，承担核心模块和核心功能开发; 4、熟练使用sql，使用各类数据分析工具，分析报表，能快速对数据分析输出结果; 5、领导交办的其它工作事项。 任职要求: 1、本科以上学历，电子，计算机，通信类相关专业; 2、熟悉oracle、db2，sqlserver等主流数据库开发; 3、了解linux、shell脚本; 4、了解hadoop，hdfs、hive、sqoop大数据平台; 5
25、、工作认真负责，有良好的团队合作意识; 6、一年以上的相关工作经验。 【第15篇】人工智能算法工程师（数据挖掘）职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 职责描述： 1.负责大数据的挖掘、信号处理、机器学习、深度学习等相关领域的研发和算法实现，例如推荐和个性化/预测/分类/聚类/关联分析/特征量化等等。 2.熟练使用c/c+语言编程，掌握python编程技术，能使用caffe/tensorflow等工具建模。 3.负责自然语言处理、图像识别等技术应用研发。 4.直接参与核心代码的书写，解决项目应用过程中的技术问题。 5.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。 任职要求： 1. 具
26、备扎实的机器学习理论及技术基础，熟悉各种相关性算法，有相关建模经验。 2. 2年以上人工智能领域工作经验，熟悉机器学习，深度学习的算法和原理，并有调优经验。能运用分类，回归，排序，深度学习等模型解决相关问题。 3. 精通人工智能领域的关键技术和架构设计，精通迁移化学习和特征提取，对卷积神经网络有良好的理论和实操经验。 4. 熟悉tensorflow/caffe/pytorch等常用深度学习框架中一种或多种。 5. 硕士以上学历（模式识别、人工智能、计算机相关专业），扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础；重点大学毕业优先；能力相符者可放宽至本科。 6. 良好的沟通能力和表达能力；分析能力、逻
27、辑思维能力强；具有较强的学习能力。 【第16篇】软件开发工程师（数据挖掘与信息系统）职位描述与岗位职责任职要求 职位描述： 1.基于公司业务业务数据，开发基础数据分析平台，建立数据分析模型和数据监控系统； 2.与业务部门密切沟通，挖掘相关数据需求，实现数据提取、清洗、结构化、入库、统计分析等需求； 3.互联网数据的采集、抓取和优化工作，通过特征抽取和建模，实现用户行为分析和用户画像，实现精准营销模型； 4.对接外部软件数据接口； 任职要求： 1.全日制本科以上学历，计算机、统计学、数学等专业； 2.有扎实的计算机基础、熟悉常用数据结构，3年以上java、python或c/c+开发经验； 3.通信息抓取和整合技术，从结构化的和非结构化的数据中获取信息，熟悉scrapy、pyspider、selenium、beautifulsoup等常用爬虫框架； 4.熟悉破解反爬机制及爬虫路由调度策略； 5.熟悉mysql，mongodb，redis等数据库； 6.具有数据挖掘、信息检索、机器学习背景者优先； 7.熟悉搜索引擎和个性化推荐相关技术，精通主流分词算法、分类、提取摘要、大规模网页聚类、索引、检索等相关开发经验者优先；20