数据挖掘工作岗位职责
作为数据挖掘工作人员，大家每天都在跟数据打交道，因此要十分细心有耐心。下面是小编给大家带来的数据挖掘工作岗位内容职责要求7篇，欢迎大家阅读转发!
数据挖掘工作岗位职责（篇1）
职责：
1、参与数据ETL和数据仓库治理;
2、参与数据分析和挖掘，个性化推荐等系统的设计和开发;
3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计与开发;
4、参与BI等系统基础数据支撑开发;
5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模块的开发;
6、参与爬虫等外部相关数据爬取。
任职要求：
1、熟悉概率论和统计方法;
2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;
3、掌握JAVA，理解MapReduce开发思维，能立开发分布式计算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等脚本语言或应用开发者优先;
4、熟悉关系型数据库MySQL等，了解NoSQL;
5、具备工程化思维，思考数据业务能够全面谨慎;
6、具备快速学习的能力和业务理解力，对数据开发有浓厚的兴趣，具备理解和整合算法的能力。
数据挖掘工作岗位职责（篇2）
1、针对海量用户行为数据进行挖掘和建模，深入挖掘数据的业务价值。研究机器学习或统计学习领域的前沿技术，并能活学活用到项目中。
2、基于对汽车广告投放业务及用户的理解，参与精准营销、个性化推荐等模型建设和领域研究，提升转化率等业务指标。
3、根据业务需要采集相关数据，对原始数据进行ETL和归类整理，并实现流程自动化。
4、其他大数据处理及项目开发工作等。
数据挖掘工作岗位职责（篇3）
职责：
1、利用数据挖掘、机器学习相关算法，解决业务需求，提高产品的用户体验;
2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析，发现数据和业务背后的规律;
3、针对业务流程进行分析调研，探索提升转化率效果的思路和方案并推动转化、
岗位要求：
1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，能熟练使用聚类、回归、分类等算法并调优;
2、熟悉Linux环境开发，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等语言中一种或一种以上;
3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大数据平台的相关开发;
4、有深度学习实践经验者优先，有spark mlib经验者优先
数据挖掘工作岗位职责（篇4）
职责：
1、整合基础业务数据，对基础数据库进行更新维护，参与部门常规报表开发与维护;
2、负责数据集市规划，开发及维护;
3、处理各业务模块数据需求，为业务运营提供数据分析方面咨询和建议;
4、负责搭建并完善业务指标监控体系，为管理层和运营层提供决策支持;
5、负责数据分析和应用相关的业务系统建设，编写对应系统开发需求，并完成系统测试及应用推广。
职位要求：
1、两年以上工作经验，本科以上学历，计算机相关专业优先;
2、具有良好统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析工作方法，具有较强的数据分析能力;
3、精通SQLPython语言，有银行数据仓库，数据集市开发经验者优先;
4、具备较强文字分析和数据处理能力，能独立编写数据分析报告;
5、具备开阔的互联网业务思维，对数据敏感，有较好的业务开拓和沟通表达能力。
数据挖掘工作岗位职责（篇5）
职责：
1、参与公司数据仓库基础平台的建设
2、参与数据建模及数据仓库应用产品的设计和开发。
3、参与数据仓库ETL流程的优化及解决ETL相关的技术问题。
4、通过专项分析，输出专项分析报告，为业务模块的决策和产品方向提供数据支持
5、通过市场细分、同期群分析或者AB测试来分析数据，根据数据变化定位产品的运行现状;
6、其他工作，参与完成各类分析报告、报表等其他指定的工作。
岗位要求：
1.本科以上学历，有三年以上互联网数据仓库设计和实现经验。
2.熟悉数据仓库各类模型建模理论，了解数据仓库数据分层架构，熟悉3NF和多维数据模型设计。
3.具备Hadoop、Hive、Hbase，Spark，Kylin等数据技术处理经验，并具有开发经验者更佳。
4.热爱数据工作，具有学习精神，有超强责任心和上
数据挖掘工作岗位职责（篇6）
职责：
1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
2、深入分析汽车后服务应用数据，特别是时间序列内的连续数据，应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型，形成诊修技术分析报告或数据产品，并跟踪产品运营落地;
3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的具体开发和应用。
任职要求：
1、本科以上学历，数学、统计等相关专业背景，硕士或以上学历优先;
2、4年以上相关工作经验，精通SQL，熟练使用Hadoop/MongoDB/Spark进行数据处理加工;熟练掌握Python，Shell任一种脚本
3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验，能够熟练运用python、R、spark任意一种进行建模;
4、具有型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者优先。
5、具有对时间序列进行数据挖掘经验者优先。
数据挖掘工作岗位职责（篇7）
1.负责大数据基础平台及大数据分析的项目管理工作;
2.基于海量数据,支持业务对数据的分析和使用;
3.负责构建数据分析体系,大量运营数据的分类汇总、分析研究和数据建模;
4.研究大数据探索前沿技术;
负责公司现有软件的整合与开发、升级工作。
岗位要求:
1.具有扎实的Java基础,熟悉Shell,P ython、R、Scala等一种以上语言;
2.熟悉大数据处理相关技术,包括但不限于Hadoop、Hive、Hbase、Impala、Spark、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis、Kylin等,并且有实践经验,能解决应用中的复杂问题;
3.熟悉BI和大数据领域的解决方案,具备该领域全面的技术积累,包括报表平台,OLAP引擎,ETL,数据仓库建模和设计,了解海量分布式数据处理分析架构;
4.喜欢数据分析,对数字有敏感性,工作条理性强,逻辑清晰;
5.良好的沟通协调能力,高度的工作责任心,能承受较大的工作压力;
6.具有海量数据处理、数据挖掘、数据分析相关项目的工作经验者优先;
7.有机器学习(mlib)、深度学习(tensorflow/caffe)相关工作经验者优先。