數據挖掘工程師工作的具體職責
數據挖掘工程師工作的具體職責
數據挖掘工程師需要進行大數據場景下的數據統(tǒng)計、數據挖掘、機器學習、深度學習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優(yōu)化等。下面是學習啦小編整理的數據挖掘工程師工作的具體職責。
數據挖掘工程師工作的具體職責1
職責：
1、根據信息分析的結果挖掘基因變異與疾病之間的關系;
2、大數據分析信息提取解讀;
3、優(yōu)化和豐富解讀數據庫，提出制定，調整，優(yōu)化數據處理方案;
4、 搭建遺傳咨詢的對外平臺，負責大客戶的遺傳咨詢培訓;
5、搭建位點解讀管理體系 。
職位要求：
1. 生物科學、醫(yī)學等相關專業(yè)本科及以上學歷;
2. 具有臨床咨詢師證書、遺傳咨詢師或相關培訓證書的優(yōu)先;
3. 具有報告解讀經驗者優(yōu)先;
4.具有大數據挖掘經驗優(yōu)先。
數據挖掘工程師工作的具體職責2
職責：
1、對商業(yè)問題有深入的洞察，并思考解決方案及對應數據源要求;
2、負責項目過程中的數據庫建立清洗;
3、負責項目的數據分析模型建造及數據挖掘。
任職要求：
1、全日制碩士及以上學歷，統(tǒng)計學、數學等相關專業(yè);
2、熟練使用SPSS/SAS/R等統(tǒng)計分析軟件，有一定的編程基礎;
3、熟悉數據挖掘和機器學習相關算法，并能在相應工具中實現(xiàn);
4、對數據敏感，較強的邏輯思維能力;
5、負責調研項目前期的抽樣技術的把握;
6、樂觀、進取、鉆研，富有創(chuàng)新精神，良好的溝通及團隊合作能力。
數據挖掘工程師工作的具體職責3
職責：
1、基于ERP數據、用戶數據、日志行為數據等構建數據中間層，為數據分析、數據挖掘、數據預測應用場景提供優(yōu)質的基礎數據;
2、深度挖掘數據價值，構建用戶畫像，挖掘潛在規(guī)律和關聯(lián)用戶行為，為業(yè)務產品決策提供數據依據。
3、對公司業(yè)務應用場景進行數據分析和決策支撐;
4、主導數據產品的設計;
5、配合軟件工程師把模型落地，并對模型進行迭代優(yōu)化。
任職要求：
1、數學、統(tǒng)計學，計算機類本科以上學歷，有良好數學基礎;
2、熟練掌握SQL語言，基本會使用SAS、Python、SPSS、R等其中一項挖掘分析軟件;
3、有數據建模工作經驗，良好的業(yè)務理解能力和模型抽象能力;
4、有海量大數據平臺使用經驗的優(yōu)先考慮，有農業(yè)行業(yè)數據研究經驗的優(yōu)先考慮;
5、具有良好的溝通和團隊協(xié)作能力，對業(yè)務有良好的理解能力和敏銳度。
數據挖掘工程師工作的具體職責4
職責
1、設計安全畫像體系，基于海量行為和相關數據信息，構建和優(yōu)化畫像，產出安全標簽;
2、設計和驗證數據分析模型，結合業(yè)務需求，驗證模型的有效性并不斷優(yōu)化;
3、負責各業(yè)務數據的持續(xù)運營，保障數據服務質量。
任職要求：
1、計算機、統(tǒng)計、數學、信息技術本科及以上學歷;
2、兩年以上的畫像標簽經驗，并對挖掘算法有深入理解;
3、熟練運用SQL、Excel，python，有Hive/Spark SQL使用經驗者優(yōu)先;
4、具備對數據的歸納、整理和分析能力;
5、良好的報告寫作功底。
數據挖掘工程師工作的具體職責5
職責:
1. 負責公司大數據服務應用平臺建設與數據挖掘相關研發(fā)工作;
2.參與并積極配合數據產品經理，深挖數據挖掘的價值及場景應用;
3.熟悉各種機器學習算法及其原理，并根據業(yè)務場景，選擇最合適和高效的算法并實現(xiàn);
4. 負責數據清洗，商品匹配、供應鏈經營，用戶推薦、經營風控、事件分析等模型開發(fā)工作;
5. 負責數據智能類項目，持續(xù)優(yōu)化算法模型，解決實際問題，提升核心目標;
6. 協(xié)助大數據工程師進行數據應用的產品化。
任職資格：
1. 數學、統(tǒng)計學、計算機相關專業(yè)本科及以上學歷，5年以上數據挖掘工作經驗;
2. 豐富的特征挖掘經驗，至少經歷過1個成功實施的機器學習或數據挖掘的完整項目;
3. 熟悉常用的機器學習、深度學習、時序分析等數據挖掘算法;
4. 熟練運用Spark MLlib、Python/R算法庫、MADlib、等主流算法庫;
5. 熟練運用Python、R或Scala中的一種計算機語言，熟悉SQL，熟悉使用主流數據庫工具，扎實的數據結構和算法功底;
6. 熟悉電商平臺B2B、B2C的業(yè)務知識;
7. 良好的溝通和團隊協(xié)作能力，自我驅動，有良好的數據敏感度，對數據有持久的熱情和興趣，樂于分享
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