数据分析与挖掘工程师岗位职责

数据分析与挖掘工程师岗位职责

　　在快速变化和不断变革的今天，越来越多人会接触到岗位职责，任何岗位职责都是一个责任、权力与义务的综合体，有多大的权力就应该承担多大的责任，有多大的权力和责任应该尽多大的义务，任何割裂开来的做法都会发生问题。想必许多人都在为如何制定岗位职责而烦恼吧，下面是小编为大家整理的数据分析与挖掘工程师岗位职责，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

数据分析与挖掘工程师岗位职责1

　　职责：

　　1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求，通过大数据挖掘技术研究客户本质属性，进行针对性数据分析；

　　2、深入理解内部与外部各种数据的数据结构，应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法，进行清洗、分析、建模，完成数据的产品转化设计，并不断完善和优化模型；

　　3、通过数据分析手段，描述业务特征，结合市场行业状况，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议，以推动业务发展。

　　岗位要求：

　　1、本科学历及以上

　　2、本科学历需3—4年工作经验，硕士及以上可放宽至2年

　　3、统计学、计量经济学、数学专业优先，

　　4、熟悉2种以上分析开发工具：Python、R、SAS等，熟悉两种及以上数据库：hiveoraclemysql等，熟悉SQL语句；

　　5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有金融业相关的`数据挖掘项目经验为佳；

　　6、具有良好的沟通和快速学习能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型。

数据分析与挖掘工程师岗位职责2

　　1、参与机器学习的平台的搭建，为数据分析提取提供平台支持；

　　2、参与各类业务的机器学习相关需求的开发和支持；

　　3、集成各类成熟的机器学习算法以及计算平台；

　　4、设计并落实人工智能（AI）在公司不同业务部门，不同应用场景中的实现；规划智能人机交互包括语音合成、语音识别、手势识别、自然语言处理、人脸识别等AI技术；

　　5、对人工智能技术的`研究，包括机器学习、智能控制、知识应用、智能决策等技术的研究；

　　任职要求：

　　1、学历：数理统计类、计算机科学，软件工程等专业本科生以上学历

　　2、数据挖掘、机器学习相关方向3年以上工作经验，有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者优先；

　　3、熟悉数理统计、数据分析及挖掘、常用机器学习算法；

　　4、熟悉关系数据、NoSQL数据工具以及大数据技术至少一种产品，如MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等；

　　5、熟练掌握至少一种编程语言，Java、Scala、C++、R、Python

数据分析与挖掘工程师岗位职责3

　　职责

　　1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系，整体架构设计、规划，充分发挥数据的价值，提高数据质量，促进公司业务更好的发展；

　　2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展，对数据库信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值，构建公司核心竞争力；

　　3、跟踪并分析用户行为，为公司广告业务的发展及产品的设计进行海量数据支持；

　　4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。

　　任职要求：

　　1、热爱数据，对数据及逻辑关系敏感，并对数据体系有深入的`认识；

　　2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有一定工作经验，；

　　3、具备数据建模（机器学习，数据挖掘，信息检索背景）和分析理论知识和经验；

　　4、熟悉Linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算；

　　5、熟悉常用的数据分析工具，有基于Hadoop的云计算平台，HBase及类似的NoSQL存储，MySQL，和BI系统等实践经验；

　　6、熟悉互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解，对业务变化有敏锐的洞察力；

　　7、有较强的对业务理解与分析能力，了解业务规划与策划能力以及相应经验；

　　8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力；

　　9、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，能够承受较大工作压力；

　　10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。

数据分析与挖掘工程师岗位职责4

　　职责：

　　1、参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作；

　　2、根据分析、诊断结果，建立分析模型并优化，为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持；

　　3、利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模；

　　4、有相关工作经验1年以上。

　　任职要求：

　　1、硕士以上学历，有较强的数学功底和扎实的统计学、数据挖掘功底；

　　2、掌握SQL语句，熟悉Oracle，具备数据处理能力；

　　3、精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法，具备一定的.基础可自编挖掘算法；

　　4、有较强的市场敏感度，分析能力强；

　　5、具备良好的职业素质与敬业精神，注重团队合作，擅长沟通表达；6。 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验（奢侈品行业优先）；有数据挖掘项目实施经验者优先，有营销知识，理念和实践者优先。

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