數據挖掘工程師工作的主要職責
數據挖掘工程師需要結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統計指標建設，協助模型快速定位問題。下面是小編整理的數據挖掘工程師工作的主要職責。
數據挖掘工程師工作的主要職責1
職責
1 負責房地產大數據系統的開發;
2 負責房地產相關業務算法的設計開發;
3 進行數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;
4 參與項目的技術攻堅和優化，相關系統的架構設計和評審，以及對問題的跟蹤和解決;
5 參與系統文檔的撰寫、維護.
工作要求
1、應用數學、統計學、運籌學、金融學、計算機應用等本科及以上學歷， 具有數據挖掘領域2年以上開發經驗;
2、至少掌握Python、Scala、R等語言其中一種，Python優先;
3、掌握關系型數據庫Oracle、Mysql、Postgresql的使用;
4、能夠基于開源大數據框架搭建分布式數據挖掘系統，熟悉Hadoop相關組件包括，Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper，熟練運用Storm/Spark/Mahout，有開發經驗者優先;
5、熟悉常見的機器學習算法如KNN、決策樹、隨機森林數、邏輯回歸、SVM等算法，熟悉常見深度學習算法CNN、LSTM和神經網絡;
6、具有以下經驗者優先：
數據挖掘工程師工作的主要職責2
職責：
(1)收集客戶分析需求，轉化需求為可執行的分析方案;
(2)基于分析方案，進行數據收集、挖掘建模、模型優化;
(3)撰寫分析報告;
(4)跟進模型效果評估與優化;
(5)其他數據分析挖掘技術性工作。
崗位要求：
(1)本科及以上學歷，專業背景是應用數學或者統計學等相關專業有關;
(2)2年以上相關數據挖掘分析工作經驗;對數據挖掘的基本算法有一定了解和應用經驗;
(3)能快速理解客戶需求，將實際需求轉化為建模分析需求;
(4)熟練使用SAS、JMP、SPSS、R等其中任一挖掘分析軟件。
(5)熟悉運營商業務數據;
數據挖掘工程師工作的主要職責3
職責：
1.搭建業務數據模型：深入理解業務流程，搭建大數據分析平臺，對業務進行分析、挖掘、建模，參與模型的維護、部署、評估工作，并形成相應的模型標準化報告;建立相關用戶行為模型 ，用戶分層模型;
2.分析用戶數據：通過深度挖掘用戶的個人數據，行為數據，研究公司相關業務數據，整理和發掘數據價值，實現精準投放，生成數據產品并推動落地;
3.分析客戶的基本屬性及行為數據，進行精細化客戶分群、客戶畫像，撰寫深入的客戶分析報告，建立與產品、客群、業務環節相適應的細分模型;
4.熟悉電信業務優先。
任職要求：
1. 本科及以上學歷，統計學、數學、計算機及相關專業，3年及以上工作經歷，有大數據平臺、電信行業背景優先;
2. 至少掌握一種數據分析語言(Java/R/Python/Matlab)進行數據分析工作，
3. 熟悉各種數據分析算法，具有相應的數理統計、熟悉建模和數據分析相關知識，熟悉SVM數學推導，能獨立實現SVM算法。
4. 能夠適應高強度、快節奏的工作氛圍，快速熟悉行業特性及業務知識。
5. 熟練使用包括但不限于下列技術 Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等
6. 良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發現有價值的規律。
7. 具有良好的溝通能力和團隊合作精神。
數據挖掘工程師工作的主要職責4
職責：
1.參與大數據分析，個性化推薦等系統的設計和開發;
2.負責數據挖掘及推薦系統相關模型、算法的設計與開發;
3.搭建高擴展高性能的數據分析模型庫，作為數據分析團隊的基礎工具;
4.提供大數據，推薦，搜索等相關技術研究成果、產品技術平臺設計;
希望具備的條件：
1.熟練Unix/Linux操作系統，熟悉掌握常用Shell/Python/Perl等腳本工具;
2.對統計學和數據挖掘算法有較為深刻的理解，熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸、關聯分析、SVM、貝葉斯等數據挖掘算法
3.具備良好的業務挖掘和分析能力，能針對實際業務中的數據進行統計建模分析
數據挖掘工程師工作的主要職責5
職責：
1.負責數據挖掘領域的分析研究，包括數據挖掘算法的分析研究，特定工程的數據挖掘模型的需求分析.建模.實驗模擬;
2.負責數據挖掘系統的開發，包括需求分析.系統設計.系統測試和優化;
3.負責大數據集成，分析和洞察技術研究.業務建模。包括業務模型.數據模型的生成和應用，關鍵算法的研究和開發;
要求：
1.具有深厚的統計學.數學.人工智能和數據挖掘知識基礎;
2.有較強的數據分析能力，邏輯思考，問題定位解決能力;
3.掌握基于hadoop.hbase或Spark等大數據平臺工具的開發與設計，熟悉Hive，map/reduce開發,掌握至少一種統計分析和數據挖掘軟件;
4.具有良好的溝通能力和團隊協作精神，有較強的數據處理和分析能力;
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