數據分析與挖掘工程師崗位職責

數據分析與挖掘工程師崗位職責

　　在快速變化和不斷變革的今天，越來越多人會接觸到崗位職責，任何崗位職責都是一個責任、權力與義務的綜合體，有多大的權力就應該承擔多大的責任，有多大的權力和責任應該盡多大的義務，任何割裂開來的做法都會發生問題。想必許多人都在為如何制定崗位職責而煩惱吧，下面是小編為大家整理的數據分析與挖掘工程師崗位職責，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

數據分析與挖掘工程師崗位職責1

　　職責：

　　1、根據銀行、保險、互聯網金融等行業客戶對大數據的需求，通過大數據挖掘技術研究客戶本質屬性，進行針對性數據分析；

　　2、深入理解內部與外部各種數據的數據結構，應用先進的統計建模、數據挖掘、機器學習方法，進行清洗、分析、建模，完成數據的產品轉化設計，并不斷完善和優化模型；

　　3、通過數據分析手段，描述業務特征，結合市場行業狀況，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動業務發展。

　　崗位要求：

　　1、本科學歷及以上

　　2、本科學歷需3—4年工作經驗，碩士及以上可放寬至2年

　　3、統計學、計量經濟學、數學專業優先，

　　4、熟悉2種以上分析開發工具：Python、R、SAS等，熟悉兩種及以上數據庫：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語句；

　　5、熟悉常用數據挖掘、機器學習算法，有金融業相關的`數據挖掘項目經驗為佳；

　　6、具有良好的溝通和快速學習能力，能夠快速、準確地理解需求，并將業務需求轉換為數據模型。

數據分析與挖掘工程師崗位職責2

　　1、參與機器學習的平臺的搭建，為數據分析提取提供平臺支持；

　　2、參與各類業務的機器學習相關需求的開發和支持；

　　3、集成各類成熟的機器學習算法以及計算平臺；

　　4、設計并落實人工智能（AI）在公司不同業務部門，不同應用場景中的實現；規劃智能人機交互包括語音合成、語音識別、手勢識別、自然語言處理、人臉識別等AI技術；

　　5、對人工智能技術的`研究，包括機器學習、智能控制、知識應用、智能決策等技術的研究；

　　任職要求：

　　1、學歷：數理統計類、計算機科學，軟件工程等專業本科生以上學歷

　　2、數據挖掘、機器學習相關方向3年以上工作經驗，有機器學習、數據挖掘等相關項目實際經驗者優先；

　　3、熟悉數理統計、數據分析及挖掘、常用機器學習算法；

　　4、熟悉關系數據、NoSQL數據工具以及大數據技術至少一種產品，如MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等；

　　5、熟練掌握至少一種編程語言，Java、Scala、C++、R、Python

數據分析與挖掘工程師崗位職責3

　　職責

　　1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系，整體架構設計、規劃，充分發揮數據的價值，提高數據質量，促進公司業務更好的發展；

　　2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展，對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值，構建公司核心競爭力；

　　3、跟蹤并分析用戶行為，為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持；

　　4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。

　　任職要求：

　　1、熱愛數據，對數據及邏輯關系敏感，并對數據體系有深入的`認識；

　　2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業，有一定工作經驗，；

　　3、具備數據建模（機器學習，數據挖掘，信息檢索背景）和分析理論知識和經驗；

　　4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算；

　　5、熟悉常用的數據分析工具，有基于Hadoop的云計算平臺，HBase及類似的NoSQL存儲，MySQL，和BI系統等實踐經驗；

　　6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業務形態與商業模式有深入的理解，對業務變化有敏銳的洞察力；

　　7、有較強的對業務理解與分析能力，了解業務規劃與策劃能力以及相應經驗；

　　8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力；

　　9、善于創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力；

　　10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。

數據分析與挖掘工程師崗位職責4

　　職責：

　　1、參與市場營銷分析、策劃、規劃和數據分析工作；

　　2、根據分析、診斷結果，建立分析模型并優化，為運營決策、產品方向、銷售策略等提供數據支持；

　　3、利用專業數據分析、挖掘工具進行數據建模；

　　4、有相關工作經驗1年以上。

　　任職要求：

　　1、碩士以上學歷，有較強的數學功底和扎實的統計學、數據挖掘功底；

　　2、掌握SQL語句，熟悉Oracle，具備數據處理能力；

　　3、精通常用數據挖掘工具軟件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚類分析、方差分析、相關分析、回歸分析、關聯規則、決策樹、隨機模型等常用數據分析方法以及經典的數據挖掘算法，具備一定的.基礎可自編挖掘算法；

　　4、有較強的市場敏感度，分析能力強；

　　5、具備良好的職業素質與敬業精神，注重團隊合作，擅長溝通表達；6。 1年或者以上零售或服裝行業客戶關系管理從業經驗（奢侈品行業優先）；有數據挖掘項目實施經驗者優先，有營銷知識，理念和實踐者優先。

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