数据挖掘工程师工作的岗位职责
数据挖掘工程师工作的岗位职责1
  职责:
  1. 负责公司大数据服务应用平台建设与数据挖掘相关研发工作;
  2.参与并积极配合数据产品经理，深挖数据挖掘的价值及场景应用;
  3.熟悉各种机器学习算法及其原理，并根据业务场景，选择最合适和高效的算法并实现;
  4. 负责数据清洗，商品匹配、供应链经营，用户推荐、经营风控、事件分析等模型开发工作;
  5. 负责数据智能类项目，持续优化算法模型，解决实际问题，提升核心目标;
  6. 协助大数据工程师进行数据应用的产品化。
  任职资格：
  1. 数学、统计学、计算机相关专业本科及以上学历，5年以上数据挖掘工作经验;
  2. 丰富的特征挖掘经验，至少经历过1个成功实施的`机器学习或数据挖掘的完整项目;
  3. 熟悉常用的机器学习、深度学习、时序分析等数据挖掘算法;
  4. 熟练运用Spark MLlib、Python/R算法库、MADlib、等主流算法库;
  5. 熟练运用Python、R或Scala中的一种计算机语言，熟悉SQL，熟悉使用主流数据库工具，扎实的数据结构和算法功底;
  6. 熟悉电商平台B2B、B2C的业务知识;
  7. 良好的沟通和团队协作能力，自我驱动，有良好的数据敏感度，对数据有持久的热情和兴趣，乐于分享
数据挖掘工程师工作的岗位职责2
  职责：
  1、负责分布式数据库安装、调试、监控、日常维护、性能优化、故障处理及相关文档的整理;
  2、负责分析对应数据库系统的性能并生成报告;
  3、负责编写相关的各类技术文档;
  4、执行与设计测试用例，跟踪定位产品软件中的缺陷问题
  5、参与需求分析，并提出改进意见
  任职要求：
  1、大学本科及以上学历，三年以上相关工作经验，计算机相关专业优先
  2、精通数据库原理，熟悉Oracle、HBase、mysql等数据库的技术架构特点;
  3、熟悉Oracle9-12数据库各版本的`特性、熟练掌握RAC、HA、ADG、GOLDENGATE、数据库备份和恢复技术;
  4、熟悉SQL语音的编写和调优、熟悉存储过程编写和调优;
  5、熟练掌握linux/windows server操作系统的常用操作指令;
  6、了解分布式存储系统、分布式数据库的相关知识，熟悉Hadoop/Spark/Hive/kafka等大数据产品的测试方法及流程;
  7、了解openstack、vmware等虚拟化平台的技术架构知识;
  8、了解hadoop数据库平台技术、具备大数据平台实施经验;
数据挖掘工程师工作的'岗位职责3
  职责：
  (1)收集客户分析需求，转化需求为可执行的分析方案;
  (2)基于分析方案，进行数据收集、挖掘建模、模型优化;
  (3)撰写分析报告;
  (4)跟进模型效果评估与优化;
  (5)其他数据分析挖掘技术性工作。
  岗位要求：
  (1)本科及以上学历，专业背景是应用数学或者统计学等相关专业有关;
  (2)2年以上相关数据挖掘分析工作经验;对数据挖掘的基本算法有一定了解和应用经验;
  (3)能快速理解客户需求，将实际需求转化为建模分析需求;
  (4)熟练使用SAS、JMP、SPSS、R等其中任一挖掘分析软件。
  (5)熟悉运营商业务数据;
数据挖掘工程师工作的岗位职责4
  职责：
hbase属于什么类型数据库  1.负责海量数据的分析开发工作;
  2.完成数据挖掘模型，跟踪模型的实施和效果，定期优化算法和分析策略，分析研究后提供建设性建议;
  3.优化大数据存储、计算等各方面性能，确保能从海量大数据信息里，有效进行数据分析和挖掘;
  4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;
  5.参与相关数据标准和规范的制定。
  要求：
  1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言，具有良好的编码习惯;
  2.计算机、数学相关专业本科以上学历;
  3.2年以上数据挖掘及其相关经验，对常用的数据挖掘算法有较深入了解，有实际算法调优经验;
  4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理，具备实际的`建模经验，熟悉常用机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等，并具备相关应用经验;

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