数据挖掘工程师的主要职责表述

数据挖掘工程师的主要职责表述 数据挖掘工程师需要整理行业案例，深入研究分析市场需求趋势、行业知识及发展方向，并进行行业案例与解决方案的包装和推广。下面是小编为您精心整理的数据挖掘工程师的主要职责表述。数据挖掘工程师的主要职责表述1职责:1、负责海量科技数据(含文本数据)的挖掘工作;2、负责科技数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、报告;3、主持或参与海量科技数据的入库工作，科技数据知识图谱的构建;4、负责或参与数据挖掘成果论文、专利、标准的撰写;5、负责或参与制定数据加工清洗的方案，并形成操作手册;6、为指定的课题提出解决方案，并主持或参与方案实施;7、完成安排的各项工作，与其他部门合作。岗位要求：1、数学、统计、金融、科技管理、计算机等相关专业，博士学历优先;2、具有2年及以上海量数据挖掘经验，有文本挖掘、非结构化文本处理经验者优先;3、精通matlab/python/r/scala之一，熟悉java/c/c+等编程语言，熟练掌握linux各项操作指令;4、熟练掌握hadoop/spark/storm/kafka中的一项或几项，有mpi经验者尚佳;5、掌握机器学习的基本算法框架，有自然语言处理和丰富的特征工程(特征选择/特征抽取)经验者优先;6、掌握关系型数据库的基本操作，有图形数据库、其他非关系型数据库经验者尚佳;7、在医疗信息化从事产品开发工作者优先，有顶会paper或人工智能领域国际比赛中获奖者优先;8、有比较强的组织协调能力，可同时处理好多个任务，具备一定的管理能力;9、性格开朗，具有团队精神;较强的沟通能力，能与相关业务和开发人员讨论并快速理解需求。数据挖掘工程师的主要职责表述2职责：对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层;根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求;能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案;探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。任职资格：本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先;精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用r、python中的一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先;对大数据技术有深入了解，能够使用hadoop、spark等相关技术;勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感;医疗、生物背景人员优先。数据挖掘工程师的主要职责表述3职责：1.负责大数据项目需求调研及分析、模型设计工作。2.负责规划数据挖掘的整体流程，并参与用户产品和数据产品的决策。3.与业务部门密切配合，寻求数据层面的业务价值，利用数据分析结论推动产品优化。4.带领团队对于产品数据进行分析，指导工程师完成数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发。5.技术团队的管理，制定开发规范，撰写相关技术文档指导和培训工程师。任职要求：1.计算机、数学、统计等相关专业本科以及以上学历;两年及以上工作经验。2.具备良好的数据结构和算法基础。3.熟练掌握数据挖掘算法模块关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析里的经典算法。4.熟悉深度学习里的经典神经网络，包括并不限于mlp/cnn/rnn。5.熟悉python, java等常用编程语言。6.熟悉分布式数据处理系统的开发，hadoop/spark/hive等。7.全面了解机器学习应用于实际问题的完整流程，有相关实际项目经验。数据挖掘工程师的主要职责表述4职责：1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作;2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到实际业务系统中，并通过可视化工具进行分析成果展示;3、基于用户数据，研究用户行为，构建用户画像。任职要求：1、应用数学、计算机、信息处理等相关专业本科及以上学历;2、3年以上大数据开发经验;3、熟悉hadoop的大数据生态，精通sql语法【有较好的sql性能调优能力，掌握基于hive或者spark sql的hql脚本编写;4、具有从数据查询，聚合，分析到可视化的整套实践经验;5、熟练使用java或者python、基础扎实、能编写hive环境下或者spark sql环境下的udf;6、具备良好的表达和沟通能力、学习能力，具备极强的团队合作精神，能够承受一定的工作压力。数据挖掘工程师的主要职责表述5职责：1. 从事精准医疗领域的大数据管理分析、bi数据挖掘;2. 熟练使用脚本工具访问数据库，并完成相应的脚本分析，以图形界面的方式呈现;3. 熟练使用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等;4. 与相关项目开发组沟通，明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。任职要求：1、应用数学，计算机，生物等相关专业硕士以上学历;2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;3、熟练运用各种常用算法和数据结构，熟悉常用的机器学习算法，了解各种算法的优缺点和局限性;4、熟悉r、python 等数据分析平台及工具，有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;5、 熟悉主流数据库oracle、mysql对 nosql 有一