数据挖掘工程师岗位职责

数据挖掘工程师岗位职责15篇

现如今，岗位职责的使用频率逐渐增多，岗位职责是组织考核的依据。那么制定岗位职责真的很难吗？下面是小编帮大家整理的数据挖掘工程师岗位职责，希望对大家有所帮助。

职责：

1.参与金融大数据平台系统和算法的研发和优化;

2.基于大数据金融场景，进行信用风险模型，风控模型，营销模型的创新设计;

3.与业务部门沟通合作，将数据模型应用于实际业务。

任职要求：

1.计算机相关专业硕士及以上学历，至少7年以上相关工作经验;;

2.具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能，能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题。

3.熟悉机器学习的一般模型;例如分类.聚类.预测，理解一些常用的特征选择和矩阵分解算法。

4.熟悉深度神经网络和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的实践经验。

5.在语义理解检索(如知识图谱表示.结构化预测.语义解析.信息检索.知识挖掘等)有过深入的工作与研究。

6.较强的自学能力.优秀的逻辑思维能力和良好的沟通表达能力和敬业精神。

7.具备良好的系统分析能力，良好的抽象思维和逻辑思维能力，独立分析问题解决问题的能力;

8.可承受较大压力，有责 ……此处隐藏4566个字……大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

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。