1、數據挖掘工程師崗位的具體職責數據挖掘工程師負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等。以下是筆者整理的數據挖掘工程師崗位的具體職責。數據挖掘工程師崗位的具體職責1職責：1. 參與市場營銷分析、策劃、規劃和數據分析工作;2. 根據分析、診斷結果，建立分析模型并優化，為運營決策、產品方向、銷售策略等提供數據支持;3. 利用專業數據分析、挖掘工具進行數據建模;4. 有相關工作經驗1年以上。任職要求：1. 碩士以上學歷，有較強的數學功底和扎實的統計學、數據挖掘功底;2. 掌握SQL語句，熟悉Oracle，具備數據處理能力;3. 精通常用數據挖掘工具軟件R / SPSS Clemen

2、tine / SAS/Python等工具之一，掌握聚類分析、方差分析、相關分析、回歸分析、關聯規則、決策樹、隨機模型等常用數據分析方法以及經典的數據挖掘算法，具備一定的基礎可自編挖掘算法;4. 有較強的市場敏感度，分析能力強;5. 具備良好的職業素質與敬業精神，注重團隊合作，擅長溝通表達;6. 1年或者以上零售或服裝行業客戶關系管理從業經驗(奢侈品行業優先);有數據挖掘項目實施經驗者優先，有營銷知識，理念和實踐者優先。數據挖掘工程師崗位的具體職責2職責：1、負責業務數據建模、數據分析及關鍵機器學習算法的設計與實現2、編寫算法設計各階段的相關文檔，撰寫相關專利;3、負責基于大數據平臺的相關算法實

3、現及優化崗位要求：1、本科學歷及以上，計算機、醫學統計或相關專業2、數學基礎扎實，在數據挖掘、機器學習算法研究有較為豐富的知識積累和一定的實際項目經驗。3、熟悉大數據存儲與分析基礎理論和算法，有智能數據挖掘系統開發經驗者優先;4、有醫療數據分析經驗優先5、樂于接受挑戰，學習能力強，勤奮肯干，有責任心數據挖掘工程師崗位的具體職責3職責：1、根據銀行、保險、互聯網金融等行業客戶對大數據的需求，通過大數據挖掘技術研究客戶本質屬性，進行針對性數據分析;2、深入理解內部與外部各種數據的數據結構，應用先進的統計建模、數據挖掘、機器學習方法，進行清洗、分析、建模，完成數據的產品轉化設計，并不斷完善和優化模型

4、;3、通過數據分析手段，描述業務特征，結合市場行業狀況，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動業務發展。崗位要求：1、本科學歷及以上2、本科學歷需3-4年工作經驗，碩士及以上可放寬至2年3、統計學、計量經濟學、數學專業優先，4、熟悉2種以上分析開發工具：Python、R、SAS 等，熟悉兩種及以上數據庫：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語句;5、熟悉常用數據挖掘、機器學習算法，有金融業相關的數據挖掘項目經驗為佳;6、具有良好的溝通和快速學習能力，能夠快速、準確地理解需求，并將業務需求轉換為數據模型。數據挖掘工程師崗位的具體職責4職責：1、負責數據挖掘領域的分析

5、研究，包括數據挖掘算法的分析研究，特定工程的數據挖掘模型的需求分析、建模、實驗模擬;2、負責數據挖掘系統的開發，包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業務建模。包括業務模型、數據模型的生成和應用，關鍵算法的研究和開發。任職要求：1、具有深厚的統計學、數學和數據挖掘知識基礎;2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問題定位解決能力;3、具有良好的溝通能力和團隊協作精神。4、較強的數據處理和分析能力。數據挖掘工程師崗位的具體職責5職責：1、參與機器學習平臺的搭建，為數據分析提取提供平臺支持;2、參與各類業務的機器學習相關需求的開發和支持;3、集成各類成熟的機器學習算法以及計算平臺;4、設計并落實人工智能(AI)在公司不同業務部門，不同應用場景中的實現;規劃智能人機交互包括語音合成、語音識別、手勢識別、自然語言處理、人臉識別等AI技術;5、對人工智能技術的研究，包括機器學習、智能控制、知識應用、智能決策等技術的研究;任職要求：1.學歷：數理統計類、計算機科學，軟件工程等專業本科生以上學歷2.數據挖掘、機器學習相關方向3年以上工作經驗，有機器學習、數據挖掘等相關項目實際經驗者優先;3.熟悉數理統計、數據分析及挖掘、常用機器學習算法;4.熟悉關系數據、NoSQL數據工具