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第1篇 微信数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
负责微信基础功能的用户行为数据挖掘；
负责结合业务目标构建特征、标签和用户画像体系；
负责优化线上排序模型；
负责探索前沿算法在业务场景之中的应用。
任职要求：
计算机科学、信息科学、机器学习等领域硕士及以上学历；
熟悉分类、回归、聚类等常见的机器学习算法及原理，具有模型应用和调优的能力；
熟悉c/c++或java等编程语言；
精通python或r等数据处理和数据建模语言；
有hadoop、spark等平台的海量数据处理经验；
良好的逻辑思维、业务意识和沟通能力；
有推荐或广告排序实战经验者优先。
第2篇 资深数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
作为国内计算广告领域的独角兽，我们整合运营商、电商平台、社交平台、大型广告主、中小客户等多方数据，每天处理的数据量达到tb以上级别。你将在这里把自己的聪明才智与激情创意最大限度投入到信息数据化、数据分析与挖掘、算法优化、大数据基础建设、数据仓库应用等最为前沿的领域，你将与来自google、bluekai、微软、ibm、hulu、阿里、百度、360、美团、搜狗等的尖端数据专家进行协作，将大数据在计算广告领域应用到淋漓尽致。
工作职责：
1、负责对互联网和移动互联网环境下的复杂问题进行数据建模并用数学方法解决；
2、负责或参与互联网网页抓取搜索广告相关的算法研发工作；
3、与架构工程师一起优化算法效果和性能；
4、使用数据挖掘（分类classification， 聚类clustering， 协同过滤collaborative filtering）的算法。
任职资格：
1、计算机或相关专业，硕士及以上学历；
2、两年及以上的开发工作经验；
3、熟悉常用数据结构，有丰富的项目架构经验；
4、具有优秀的分析和解决实际问题的能力；
5、对算法具有浓厚的兴趣和热情。
第3篇 数据挖掘工程师-风控业务职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、负责字节跳动所有产品线风控基础数据挖掘和核心技术研发；
2、基于每日百亿级用户行为，分析和挖掘海量数据，发现用户行为模式与规律，提高风控业务效果；
3、分析与挖掘数据潜在关联，构建用户画像体系。
任职要求：
1、熟悉c++、java、python中的一种或多种编程技术，编程能力强，熟悉大数据处理技术，善于学习应用业界领先数据架构和技术；
2、对大数据开源组件有使用经验，至少熟悉hadoop/hive/spark/flink其中一项；
3、熟悉数据挖掘算法，包括数据清洗.统计学习.分类聚类算法，并能够验证算法效果，将算法应用在风控业务中；
4、善于学习，思维活跃，善于从数据中发现.思考并解决问题；
5、有风控研发经验者优先，对风控行业有自己思考的优先。
第4篇 数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
岗位职责:
1.数据清洗，低质数据识别；反作弊
2.海量数据管理，分析，特征提取
3.基于海量用户数据，研究用户行为，构建用户画像；
4.基于海量数据，挖掘数据间关系，构建知识图谱
任职资格:
1.本科或以上学历，计算机相关专业；数据挖掘、机器学习等方向优先；
2.基础扎实，编码过关，熟悉c++；熟悉常用的算法和数据结构；
3.熟悉linu_ 操作系统开发环境；
4.熟悉常用脚本语言：python、awk、perl等
5.有大规模分布式计算平台使用经验
6.有推荐系统、信息检索相关
第5篇 高级数据挖掘工程师（p6-p7）3职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
1. 深入了解平台用户构成及完整的用户行为数据体系，挖掘及跟踪互联网行业中用户生命周期管理方法论及建模体系，推动优化集团业务用户价值运营体系；
2. 实时分析场景，能够合理埋点上报，并基于预埋数据监测点，对标的用户，标的功能或者标的活动等定向目标，具备基于用户行为构建高性能的实时处理流程，利用中间数据指标支撑用户行为分析和平台运营分析。
3. 离线分析场景，理解业务需求，利用机器学习、数据挖掘和统计的模型，对用户及用户群进行特征工程体系和对应画像体系构建，包括但不限于用户的社交属性/行为偏好/喜好分析等，制定对用户及用户群进行数学建模，构建全平台用户的生命周期监控体系，支撑业务用户价值挖掘及新增留存策略制定。
任职要求：
1. 本科以上学历，统计学、计算机及数学相关专业；
2. 2年上数据定义/清洗/分析/挖掘/建模及用户画像相关经验；
3. 熟悉互联网用户生命周期管理方法论，对用户的留存核心指标，付费核心指标，流失预警核心指标等特征有提喜欢的认知；
4. 精通sql、python，具备数据库中熟练提取分析数据的能力，熟练使用e_cel、r等统计分析工具；
5. 熟悉常用的机器学习算法，熟悉hadoop及spark系统及算法实现；
6. 具备极强的数据敏感度，丰富的数据挖掘建模经验，逻辑思维能力强并具备简单快速验证，细心深入求证的能力。
7. 有数据化运营经验，了解利用定向运营推广来获得用户增长驱动优先。
第6篇 广告反作弊数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、负责竞价广告及品牌广告反作弊系统的系统设计及策略优化；
2、通过海量数据，分析与挖掘各种潜在关联，从而不断优化反作弊效果，更好地识别作弊流量，保障客户利益和公司长远健康发展；
任职要求：
1、计算机或安全相关专业本科及以上学历；
2、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算至少某一方面，有较深的理论研究和实践经验
3、精通至少一门编程语言，熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立的实现能力
4、有互联网相关反作弊工作经验者优先；
5、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题；
6、良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力；
7、有数据分析及数据挖掘相关工作经验者优先。
第7篇 数据挖掘工程师-大数据中心职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
岗位职责
1.参与环境业务需求分析，参与环境数据处理、分析、挖掘工作；
2.参与环境数据建模和分析算法设计实现；
3.参与环境大数据分析工具及平台的研发；
4. 领导交办的其他工作。
任职要求
1.应用数学、统计学、计算机、软件工程、计量经济等相关专业，有生态、环境相关背景者优先；
2.了解数据挖掘分析算法及应用场景，有统计建模、数据挖掘、深度学习等实际工作经验；
3.学习能力强，有数据分析意识和洞察能力；
4.具备良好沟通能力和团队合作精神，工作主动，积极应对挑战和压力。
第8篇 数据挖掘工程师/专家（p6-p8）职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
1. 基于海量的用户行为数据，应用机器学习和数据挖掘算法，进行用户属性挖掘和行为分析，完成用户标签体系建设；
2. 参与用户行为分析和挖掘，为算法和业务场景提供支持；
3. 解决海量数据离线及实时处理中遇到的难题，保证系统的鲁棒性、高可用性。
任职要求：
1. 重点学校硕士及以上学历毕业，5年以上工作经验，有大型互联网公司从业经验优先。
2. 具备良好的编程能力和代码风格，熟练掌握java、python、scala等一门强类型语言，并至少掌握一门脚本语言；
3. 熟悉机器学习常用算法，有文本挖掘、自然语言处理方面经验者优先；
4. 具有良好的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情，有较强的学习能力，并且能够快速实现数学模型；
5. 熟悉hadoop/spark分布式大数据处理系统者优先。
第9篇 fwz-大数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
1、熟知公司业务数据和业务变化，构建业务数据模型；
2、维护业务数据模型，验证数据质量，保障数据完整和可靠；
3、进行数据研发和分析，支持业务优化、监控和考核；
4、不断学习数据技术，使用新技术高效完成任务。
5、平台的搭建与数据维护
任职要求：
1、国内外高校计算机、数学类相关专业，本科以上学历；
2、2年以上大规模数据研发、挖掘、分析相关工作经验；
3、熟悉mysql、oracle、sqlserver或至少其中之一，熟悉sql语言；
4、具有hadoop、hive、hbase、spark、strom等开源工具的使用经验，并能结合不同的业务场景使用；
5、具有python、shell开发经验；
6、有物流行业相关工作经验者优先；
7、了解数理统计、数据分析及挖掘，熟知常用算法，有运用机器学习算法建模的理论基础或实际经验者优先；应用大数据平台完成项目或任务。
第10篇 数据挖掘工程师（p6-p7）3职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
'通过海量数据对用户付费的行为进行深入分析与洞察，提炼和发现业务规律，指导推荐模型特征构建，定位产品相关的数据问题及分析优化；
结合付费场景和用户画像进行badcase分析、归纳统计指标建设，协助模型快速定位问题。'
任职要求：
'硕士及以上学历，3年以上相关工作经验；
具备数据挖掘实践经验，、有过用户画像项目经验
熟悉分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景
能够运用spark、python进行数据处理与分析挖掘
能独立完成相关的数据分析及分析报告相关工作'
第11篇 高级数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
岗位职责:
1、负责构建oppo rom、移动客户端数据分析与数据挖掘业务分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究；
2、负责对数据信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值；
3、基于海量数据，跟踪并分析用户行为，为oppo手机及移动互联网业务的发展及产品的设计提供支持。
任职资格:
1、计算机、数学、统计相关专业本科以上学历，5年以上相关工作经验；
2、熟悉python、java等语言，以及mathout；
3、具备建立用户画像经验；
4、具备深厚数据建模（机器学习，数据挖掘，信息检索背景）和分析理论知识及经验；
5、熟悉互联网行业并且对于行业内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
6、良好的自学及新技术研究探索能力；
7、良好的团队协作及沟通能力。
具备以下资格优先：
1、具有移动广告相关背景知识；
2、熟悉数据挖掘算法设计；
3、精通常用的数据分析工具，有大规模数据挖掘、自然语言处理、机器学习、hadoop平台经验优先。
第12篇 （高级）用户数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、理解用户行为模式，理解用户数据；在此基础上进行机器学习问题的建模；帮助解决人群分类，用户行为模式的挖掘；
2、使用公司海量用户数据，对机器学习模型进行学习，验证，迭代；
3、对模型使用中的表现进行指标建设；根据指标表现发现，定位，解决模型问题。
任职要求：
1、计算机/统计/模式识别等相关专业硕士以上学历，三年以上工作经验；一年以上机器学习使用经验；
2、熟悉常用机器学习模型/算法框架，如gbdt/lr/svm、tensorflow/caffe等；
3、精通至少一门编程语言，熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立实现能力；
4、具有优秀的逻辑思维能力、很强的数据分析和解决问题能力。
第13篇 数据挖掘工程师/专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责概述
聚焦数学建模与算法应用，协同业务功能块以及it共同完成大数据应用系统得搭建与开发，推进各类大数据项目的真正落地与实施。
职责描述
1.全面掌握各类常用智能算法的基本原理、算法本身的优缺点等，同时也要对机器学习、人工智能等相关的__算法进行分析和研究；
2. 负责分析和评估智能算法在特定业务场景下应用的需求和可行性；
3. 能够深入分析业务场景，理清业务输入输出及相关限制条件，并建立相应的业务模型和数学模型；
4.针对特定的业务场景和业务目标，选择合适的智能算法，对业务模型/数学模型进行求解，并进行验证，实现算法对业务的改进；
5.支持业务及系统团队完成各类智能算法的优化迭代；
任职资格
1.学历：全日制本科或以上学历，
2.专业：计算机、数据、统计学及相关专业
3.英语等级：具备良好的听说读写能力
4.计算机：熟悉sas，r，python，spark sql，spark ml等数据分析工具和语言
5.工作经验：三年或以上建模与算法相关业务领域经验，应用数学或计算数学专业、模式识别专业、计算机专业优先
第14篇 数据挖掘工程师/专家（p7-p8）3职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
'通过海量数据分析和挖掘，找出移动互联网应用的商业价值及数据价值点；
通过机器学习和数据挖掘的技能，探索研发工具的应用场景，提升研发效率；
深入理解移动应用的业务，分析ab测试小流量实验结果数据；
负责所属业务线的数据分析及底层数据质量，充分利用机器学习对多维数据（pv，uv，时长等）关联分析，高效完成专题研究报告。'
任职要求：
'3年以上工作经验，有成功的数据挖掘项目经验；
数学、统计、计算机等相关专业本科及以上学历，深刻理解并熟练掌握统计学、数据挖掘的算法和技术；
精通至少一种数据分析/挖掘语言，如r/python/sas/mahout等，熟悉至少一种以下数据库操作，如hive/mysql/hadoop/oracle等；
熟悉常用的数据分析方法，熟练使用e_cel进行数据分析；熟练掌握spss、sas、r、sql等分析工具中的一种或几种者优先；
对数据驱动业务有一定理解，对数据与业务方面有足够的敏感性，有较强的逻辑分析能力，有较强的独立思考能力；
具备良好的沟通能力和团队合作精神，能独立完成挖掘项目的规划和实施；
有互联网行业、移动互联网行业数据分析挖掘从业经历者优先，尤其是有ab测试经验的同学优先；
具备良好的问题定位分析能力，有较宽的视野，能快速学习新事物。'
第15篇 信息流数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、负责信息流游戏内容相关数据分析、挖掘，以用于游戏内容运营、推荐等场景。
2、应用机器学习、数据挖掘等相关技术对游戏内容标签、用户画像等进行建模;
3、通过用户行为数据建模、分析用户特征等，为业务决策提供参考
任职要求：
1、3 年以上数据挖掘相关工作经验，机器学习、数据挖掘相关方向本科以上学历;
2、对机器学习、数据挖掘算法及其在互联网行业的应用，有比较深入的认识和理解；
3、熟悉linu_开发环境，有扎实良好的编程基础，精通c/c++/python/java中至少一种编程语言；
4、拥有突出的数据分析和归纳能力， 具备出色的需求分析和快速学习能力，能在复杂业务场景中发现和解决问题的能力；
5、熟悉决策树、朴树贝叶斯分类、svm等常见数据挖掘算法
6、熟悉hadoop/spark/hive等相关大数据处理技术；
7. 良好的逻辑思维能力、沟通能力、团队意识，有自我驱动意识，细心，有责任感，使命感；
