数据挖掘工程师岗位职责岗位职责
【篇一】
职责：
1、参与机器学习平台的搭建，为数据分析提取提供平台支持;
2、参与各类业务的机器学习相关需求的开发和支持;
3、集成各类成熟的机器学习算法以及计算平台;
4、设计并落实人工智能(AI)在公司不同业务部门，不同应用场景中的实现;规划智能人机交互包括语音合成、语音识别、手势识别、自然语言处理、人脸识别等AI技术;
5、对人工智能技术的研究，包括机器学习、智能控制、知识应用、智能决策等技术的研究;
任职要求：
1.学历：数理统计类、计算机科学，软件工程等专业本科生以上学历
2.数据挖掘、机器学习相关方向3年以上工作经验，有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者优先;
3.熟悉数理统计、数据分析及挖掘、常用机器学习算法;
4.熟悉关系数据、NoSQL数据工具以及大数据技术至少一种产品，如 MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等;
5.熟练掌握至少一种编程语言，Java、Scala、C++、R、Python
【篇二】
职责：
1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求，通过大数据挖掘技术研究客户本质属性，进行针对性数据分析;
2、深入理解内部与外部各种数据的数据结构，应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法，进行清洗、分析、建模，完成数据的产品转化设计，并不断完善和优化模型;
3、通过数据分析手段，描述业务特征，结合市场行业状况，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议，以推动业务发展。
岗位要求：
1、本科学历及以上
2、本科学历需3-4年工作经验，硕士及以上可放宽至2年
3、统计学、计量经济学、数学专业优先，
4、熟悉2种以上分析开发工具：Python、R、SAS 等，熟悉两种及以上数据库：hive\oracle\mysql等，熟悉SQL语句;
5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳;
6、具有良好的沟通和快速学习能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型。
【篇三】
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。
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