数据挖掘工程师任职要求15篇

第1篇 数据挖掘工程师（算法）职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责:

1.运用数据挖掘/机器学习相关理论和方法，深入挖掘业务数据，洞察业务规律；

2.针对各业务线进行数据分析、特征提取、模型训练与效果评估；

3.参与智慧供应链和物流体系建设，包括但不限于自动订货/补货、自动化库存管理、智能排线；

4.了解业务背景及需求，创建并持续优化供应链、物流等相关模型；

5.完成部门安排的其他数据相关工作任务。

任职资格:

1.985或211大学本科或者研究生背景，计算机、统计学、应用数学相关专业；

2.深刻理解机器学习与数据挖掘相关算法原理，包括但不限于回归、分类、神经网络、图计算、概率统计、最优化算法等，有实际项目开发、应用经验优先；

3.熟练使用常用算法和数据结构，对算法有较强的实现能力；

4.至少掌握一种编程语言，java、scala、python等，熟练使用sql，熟悉hadoop、hive、mapreduce、spark等技术平台；

5.对电商、物流、零售业务有深厚的研究兴趣，对实际业务有较强的适应和学习能力；

6.对解决挑战性问题充满激情，有强烈的上进心和求知欲，善于学习新事物，渴望用技术改变未来。

第2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3篇 数据挖掘工程师岗位职责

数据挖掘工程师 北京极速云科技发展有限公司 北京极速云科技发展有限公司,北京极速云,极速云,极速云科技,极速云 职责描述:

1. 负责针对金融、互联网金融等行业设计并开发各类大数据风控模型(反欺诈、信用评估)。

2. 探索并分析各类数据源,结合具体业务场景,挖掘用户行为特点,设计大数据风控方案。

4. 结合客户需求及模型实际应用效果,不断优化模型算法,提升大数据风控能力。

5. 协同市场、产品、技术等各部门,推动各类模型产品的设计、开发、部署、销售。

任职要求:

1. 本科及以上学历,统计学、数学、计算机、电子工程等相关专业。

2. 二年以上金融/互联网金融领域标杆企业的风控模型开发经验。

3. 熟悉各类机器学习算法(逻辑回归、决策树、svm、神经网络等),并至少对一种算法有深入理解。

4. 能熟练运用python进行数据分析和模型建模。

5. 熟练掌握sql/hive,熟悉linu_环境,拥有海量数据处理经验者优先。

6. 优秀的团队合作精神和沟通表达能力,学习能力强,勤于思考,乐于面对挑战。

第4篇 23675-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：

负责对腾讯新闻极速版用户特征和行为数据做深入分析，建立数据模型，挖掘目标用户等；

负责应用数据挖掘，机器学习方法建立数据模型，为业务决策、风险管控、产品特性的优化提供数据支持；

建设支持海量数据的分析挖掘、机器学习与决策支持系统等；

任职要求：

计算机、数学、统计、数据挖掘等相关专业本科及以上学历；

两年以上大规模数据分析、挖掘等相关工作经验；

熟悉聚类、分类、回归、等常见的算法及原理，有大量的实际建模经验；

熟练使用c/c++、java、python、r语言等编程语言与工具（一项或多项）；

熟练基于hadoop/spark的平台进行开发，具备极强的数据敏感度，能从海量数据中挖掘出数据核心价值；

数据敏感，有良好的逻辑思维能力，较强的沟通能力和团队合作精神，勇于承担工作压力；

第5篇 数据挖掘工程师岗位职责数据挖掘工程师职责任职要求

数据挖掘工程师岗位职责

岗位职责:

1、负责数据仓库与业务情景分析的构建、维护、部署和评估;

2、负责业务数据分析需求的调研、分析及实现;

3、根据需求进行系统设计和详细设计，承担核心模块和核心功能开发;

4、熟练使用sql，使用各类数据分析工具，分析报表，能快速对数据分析输出结果;

5、领导交办的其它工作事项。

任职要求:

1、本科以上学历，电子，计算机，通信类相关专业;

2、熟悉oracle、db2，sqlserver等主流数据库开发;

3、了解linu_、shell脚本;

4、了解hadoop，hdfs、hive、sqoop大数据平台;

5、工作认真负责，有良好的团队合作意识;

6、一年以上的相关工作经验。

第6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7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；

第8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9篇 数据挖掘工程师（p7-p9）0职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

岗位描述

1、负责负责领域的数据建模 ；

2、与运营部门沟通合作，通过技术手段解决业务问题，辅助业务提升业务能力。

任职要求

1、硕士及以上学历，5年及以上相关经验，扎实的统计学、数据挖掘、机器学习理论基础，能够利用高等数学知识推演高维数学模型；

2、精通常用的分类、聚类、回归等基础机器学习算法，有deep learning经验者优先 ；

3、深入理解map-reduce模型，对hadoop/spark/storm等大规模数据运算平台有实践经验；

4、掌握java/c++，有python/shell/perl/r 语言经验的优先。

第10篇 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：

工作职责：

1、负责hadoop集群的搭建及维护

2、负责多种数据源的数据采集、整合，数据清洗、导入导出等

3、负责在集群上进行代码的编程，测试和调优，实现数据挖掘算法

4、 配合算法团队实现数据挖掘算法

5、 配合产品研发实现数据产品落地

6、 能够独立承担工作，主动了解行业需求，进行产品设计和迭代

任职要求：

1、本科或以上学历，计算机相关专业毕业；

2、两年以上大数据集群经验

3、熟练掌握hadoop、flume、hbase、hiv

4、熟练运用sql， spark，scala、kafka、storm等语言

5、强烈责任心，并能承受一定的工作压力；开朗的性格，良好的沟通能力

第11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12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13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14篇 高级数据挖掘工程师岗位工作职责

简介:数据挖掘(英语:data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:knowledge-discovery in databases,简称:kdd)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

高级数据挖掘工程师职位描述(模板一)

岗位职责:

1.负责用户画像和商户画像体系的建立;

2.负责用户和商户相关的数据挖掘和分析;

3.负责评论数据的挖掘和知识图谱的研发;

4.配合产品经理完成数据分析需求和数据产品开发。

任职要求:

1.在自然语言处理和机器学习方面有较为丰富的实战经验:;

2.有大数据处理分析经验,熟悉hadoop、hive、spark等大数据处理平台;

3.至少精通java语言、python、或者scala之一;

4.了解linu_脚本编程,熟悉服务器端编程, 有技术团队管理经验的优先;

5.善于独立思考,逻辑清晰,热爱挑战,具备快速学习能力;

6.具备良好的沟通能力和团队合作精神。高级数据挖掘工程师职位描述(模板二)

岗位职责:

1.负责用户基础数据挖掘工作,构建用户数据挖掘系统;

2.通过特征抽取和建模,实现用户行为分析和用户画像,为决策提供数据支持;

3.分析系统的技术缺陷,对策略框架做出合理地调整或改进;

4.负责数据波动和异常的监控报警。

任职要求:

1.计算机及计算机相关专业本科或本科以上学历;

2.精通linu_,熟悉python编程语言以及shell脚本;

3.具有良好的数学基础和数据分析能力,对数据敏感;

4.熟悉hadoop、spark等分布式计算系统,了解hive、kafka、ambari工具者;

5.良好的学习能力、逻辑思维能力,强烈的工作责任感和事业心。

高级数据挖掘工程师职位描述(模板三)

岗位职责:

1.识别业务场景,明确目的;

2.更具目的与业务经验收集相关数据;

3.探索数据、提取特征进行建模;

4.应对各业务部门的精细化运营需求,提供数据挖掘解决方案;

5.后续结果评估、以及模型的改进与控制。

任职要求:

1.统招计算机或软件相关专业,本科及以上学历;

2.精通数据挖掘、机器学习等相关模型及算法,熟悉数据挖掘方法;

3.熟练使用java/r/python等;

4.能使用hadoop、hive、spark等工具;

5.掌握一定的关系数据库知识,对海量数据挖掘分析有浓厚兴趣;

6.有很强的学习能力,积极主动,能承担压力。高级数据挖掘工程师职位描述(模板四)

岗位职责:

1. 结合业务场景,对海量用户行为数据进行深度数据分析与统计,挖掘用户行为模式,为运营决策提供数据支持、产品规划建议;

2. 结合用户数据与外部数据,自研或改进算法,对用户行为进行高精度预测;

3. 针对即有的业务产品进行推荐算法的设计;

4. 可将单机算法模型进行分布式改造,并部署到生产分布式计算环境;

5. 关注数据挖掘及机器学习技术前沿动态,并可以结合场景推进算法模型类产品升级。

任职要求:

1. 本科(以上学历,经济学,数学,统计学,计算机等和数据挖掘高度相关专业;

2. 有互联网建模及挖掘工作经验者;

3. 熟练掌握sql,掌握r,python,java语言之一;

4. 熟悉分布式计算框架mr,spark的使用。了解hadoop家族生态优先;

5. 熟练使用常用机器学习算法,如逻辑回归/贝叶斯网络/决策树/随机森林/gbdt/支持向量机等,对于特征工程、算法选择和调优;

6.负责敬业,乐于分享,勇于探索与坚持创新。

高级数据挖掘工程师职位描述(模板五)

岗位职责:

1.结合现有的技术体系,完成数据挖掘团队的建设;

2.负责对用户及商品建模,完成画像相关工作,并能持续改进;

3.基于公司其他大数据的需求,开发对应的数据产品;

4.对接开发工程师,完成数据产品的使用以及部署工作。

任职要求:

1.计算机、统计学、数学、计量经济学、金融学等相关专业,本科及以上学历,2年以上数据分析相关工作经验;

2.熟练掌握sql,有独立的数据探查能力;

3.熟悉数据挖掘、机器学习、推荐系统的理论;

4.具备较强的规划和统筹能力,有较强的执行能力和团队协作能力。

第15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。