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以下是小编为大家收集的数据挖掘工程师的工作职责范文(精选七篇)，仅供参考，欢迎大家阅读。
数据挖掘工程师的工作职责1
职责：
1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，解决工厂业务需求，驱动业务数字化;
2、利用数据处理和挖掘相关知识实现工厂KPI要求，包括生产线IDC降低，预测性维护等数据挖掘的多方面应用场景实现;
3、负责数据挖掘项目管理，进度把控，同时针对工厂各方面需求推广数据挖掘和机器学习的主流应用算法和工具，并制定相关的规范和标准;
4、针对数据挖掘涉及的数据库和业务相关硬件网络架构的搭建和日常运维支持;
岗位要求：
1.本科或以上学历，数学、计算机或者信息工程等相关专业。
2.有工业领域或AI领域数据分析处理或者相关行业一年及以上工作经验。
3. 熟悉运用各种常用算法和数据结构，有聚类、分类、回归等数据挖掘工作经验优先考虑;
3. 熟悉Linux平台上的编程环境，至少掌握R/Python/C#一门编程语言，有项目应用优先考虑
4. 至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一种数据库，有项目实践者优先考虑
5. 熟悉Hadoop架构、网络通信和数据平台架构设计知识者优先考虑
数据挖掘工程师的工作职责2
职责:
1. 负责公司大数据服务应用平台建设与数据挖掘相关研发工作;
2.参与并积极配合数据产品经理，深挖数据挖掘的价值及场景应用;
3.熟悉各种机器学习算法及其原理，并根据业务场景，选择最合适和高效的算法并实现;
4. 负责数据清洗，商品匹配、供应链经营，用户推荐、经营风控、事件分析等模型开发工作;
5. 负责数据智能类项目，持续优化算法模型，解决实际问题，提升核心目标;
6. 协助大数据工程师进行数据应用的产品化。
任职资格：
1. 数学、统计学、计算机相关专业本科及以上学历，5年以上数据挖掘工作经验;
2. 丰富的特征挖掘经验，至少经历过1个成功实施的机器学习或数据挖掘的完整项目;
3. 熟悉常用的机器学习、深度学习、时序分析等数据挖掘算法;
4. 熟练运用Spark MLlib、Python/R算法库、MADlib、等主流算法库;
5. 熟练运用Python、R或Scala中的一种计算机语言，熟悉SQL，熟悉使用主流数据库工具，扎实的数据结构和算法功底;
6. 熟悉电商平台B2B、B2C的业务知识;
7. 良好的沟通和团队协作能力，自我驱动，有良好的数据敏感度，对数据有持久的热情和兴趣，乐于分享
数据挖掘工程师的工作职责3
职责：
1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等，提升数据质量;
2、设计多维度分析模型，并能根据实际情况给出数据分析结果;
3、针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像。
任职要求：
1、本科计算机或统计学相关专业，3年以上相关工作经验;
2、熟悉关系型据库，SQL技能娴熟;
3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;
4、Scala\\python\\JAVA至少熟练掌握一种编程语言;
5、熟悉数据可视化技术;
6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;
7、对用户画像分层，推荐系统有经验者优先考虑。
数据挖掘工程师的工作职责4
职责：
1、对海量业务数据进行整合、分析、挖掘，并提供相关数据服务;
2、研发与设计大数据挖掘算法，搭建数据平台;
3、应用数据挖掘工具或者开发新算法，参与项目开发，解决产品需求;
4、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和客户需求，进而提供更有价值的产品。
岗位要求：
1、统计学、应用数学、计算机等相关专业，统招本科及以上学历;
2、一年以上数据挖掘经验，熟练掌握多种统计和挖掘方法，熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;
3、较强的数据敏感度，逻辑分析能力和文档撰写能力;
4、良好的逻辑思维能力，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。
数据挖掘工程师的工作职责5
职责：
1.运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。
2.大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。
3.根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。
任职资格：
1.熟悉AI相关知识，了解常见的公开算法的原理和实现方法。
2.熟练使用数据分析、挖掘方法;熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。
3.有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。
4.对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R语言的经验优先考虑。
5.全日制本科及以上学历，计算机相关专业。
数据挖掘工程师的工作职责6
职责:
1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);
2、独立分析、评估并解决问题，并用代码实现，在较短时间内寻求到最优的解决方案，并应用到产品中;
3、负责分布式算法的设计及编码，提高算法的精度和效率;
4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。
任职资格:
1、本科及以上学历，数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;
2、3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;
3、精通至少一种主流编程语言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;
4、熟悉机器学习、深度学习算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;
5、熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;
6、有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;
7、善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，对数据敏感，善于发现数据中的价值，具有良好的团队合作精神。
数据挖掘工程师的工作职责7
职责：
1、为运营商提供深入的业务分析服务，根据业务需求进行数据统计、分析，撰写分析报告。
2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。
3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。
4、负责相关项目的售前支持，发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。
任职资格：
1、熟悉Mysql/DB2等常用数据库，熟练使用SQL。
2、掌握数据分析基本理论方法，熟悉数据挖掘常用算法，能够熟练使用Python/R语言者优先。
3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。
4、对用户行为研究有深入了解，咨询行业背景优先。
5、具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。
6、工作态度积极主动，具备一定的抗压能力。