在日常的學習、工作、生活中，肯定對各類范文都很熟悉吧。范文怎么寫才能發揮它最大的作用呢？這里我整理了一些優秀的范文，希望對大家有所幫助，下面我們就來了解一下吧。

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇一

我們正在尋找對大數據挖掘技術充滿熱情的年輕人，希望他/她們能夠加入我們的大數據挖掘團隊，參與研發具有顛覆性的智能化dsp引擎。具體研究方向包括：

1. 競價策略優化技術

2. 作弊流量分析和過濾

3. 海量訪客的興趣預測和畫像技術。

要求

1. 計算機或者相關專業的碩士和博士研究生;

2. 研究方向與數據挖掘和機器學習相關;

3. 熟練掌握一門編程語言;

4. 能夠流暢閱讀英語文獻;

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇二

職責：

1、對海量業務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發現潛在規律，建立機器學習算法并優化;

2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;

3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。

任職要求：

1、大學本科及以上學歷;

2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;

3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;

4、對統計學和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉spss、sas、r、mahout等數據挖掘軟件之一;

5、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，有海量數據挖掘的項目經驗;

6、有用戶行為分析、用戶建模、業務建模、數學建模經驗優先;

7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力，對數據敏感，良好的溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇三

職責：

業務數據的收集整理和分析;

負責公安、交通領域的業務建模和算法設計;

分析項目數據需求，完成系統中數據分析模塊的設計、實現和測試;

設計、構建和優化基于大數據的存儲平臺架構，編寫相關技術文檔;

設計并實現基于開源項目(cobar，spark等)的海量數據集成與處理平臺;

為其他部門提供數據分析支撐。

任職資格：

計算機相關專業;

熟悉數據挖掘算法，對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;

熟練掌握hadoop、spark生態系統組件(mr、hbase、hive、zookeeper、sparksql、sparkmlib等)，有相關大數據架構,開發成功案例;

熟練的使用、開發etl工具經驗，有數據庫建模er建模經驗優先;

有海量數據bi或數據挖掘項目實施和管理經驗，對數據挖掘理論方法有一定了解者優先;

熟悉的bashshell和python等腳本編程能力;

強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇四

職責：

1、利用數據挖掘、機器學習相關知識和算法，解決工廠業務需求，驅動業務數字化;

2、利用數據處理和挖掘相關知識實現工廠kpi要求，包括生產線idc降低，預測性維護等數據挖掘的多方面應用場景實現;

3、負責數據挖掘項目管理，進度把控，同時針對工廠各方面需求推廣數據挖掘和機器學習的主流應用算法和工具，并制定相關的規范和標準;

4、針對數據挖掘涉及的數據庫和業務相關硬件網絡架構的搭建和日常運維支持;

崗位要求：

1、本科或以上學歷，數學、計算機或者信息工程等相關專業。

2、有工業領域或ai領域數據分析處理或者相關行業一年及以上工作經驗。

3、熟悉運用各種常用算法和數據結構，有聚類、分類、回歸等數據挖掘工作經驗優先考慮;

3、熟悉linux平臺上的編程環境，至少掌握r/python/c#一門編程語言，有項目應用優先考慮

4、至少掌握sql server/oracle/mysql一種數據庫，有項目實踐者優先考慮

5、熟悉hadoop架構、網絡通信和數據平臺架構設計知識者優先考慮

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇五

職責：

1.從事精準醫療領域的大數據管理分析、bi數據挖掘;

2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;

3.熟練使用統計或者機器學習算法，對結構化數據進行統計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;

4.與相關項目開發組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。

任職要求：

1、應用數學，計算機，生物等相關專業碩士以上學歷;

2、有生命科學、基因、醫藥等生物科技行業2年以上工作經驗;

3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學習算法，了解各種算法的優缺點和局限性;

4、熟悉r、python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業經驗;

5、熟悉主流數據庫oracle、mysql對nosql有一定了解及應用經驗;

6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇六

職責：

1、負責大數據平臺數據倉庫建設、數據分析挖掘工作;

2、負責大數據的處理、整合及數據建模，協同業務開發人員，將模型算法成果應用到實際業務系統中，并通過可視化工具進行分析成果展示;

3、基于用戶數據，研究用戶行為，構建用戶畫像。

任職要求：

1、應用數學、計算機、信息處理等相關專業本科及以上學歷;

2、3年以上大數據開發經驗;

3、熟悉hadoop的大數據生態，精通sql語法【有較好的sql性能調優能力，掌握基于hive或者spark sql的hql腳本編寫;

4、具有從數據查詢，聚合，分析到可視化的整套實踐經驗;

5、熟練使用java或者python、基礎扎實、能編寫hive環境下或者spark sql環境下的udf;

6、具備良好的表達和溝通能力、學習能力，具備極強的團隊合作精神，能夠承受一定的工作壓力。

數據挖掘工程師崗位職責 數據分析挖掘崗位篇七

職責：

(1)分析需求，完成相關數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

(3)對數據進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支持;

(4)與業務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業務相關的算法。

(5)參與項目成果匯編，對相關結果進行解讀和匯報。

任職要求：

(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟件專業優先;

(2)熟練使用python，mysql語言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉jupyterlab遠程代碼編寫環境，linux常用命令。會使用r，java，scala等語言更佳。

(3)熟悉數據分析過程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務;

(4)一定的數據挖掘/機器學習理論和技術基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。