数据挖掘工程师负责人工智能技术的研究，包括机器学习、知识推理、文本语义理解、计算机视觉等技术。下面是本站小编整理的数据挖掘工程师工作的职责概述。
数据挖掘工程师工作的职责概述1
职责：
1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;
2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;
3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;
4、完成领导安排的其他工作。
任职要求：
1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历;
2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上;
3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术;
4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑;
5、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验;
6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验;
7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。
数据挖掘工程师工作的职责概述2
职责：
1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析;
2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。
3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。
4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。
任职要求：
1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先
2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类等机器学习算法;
3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先;
4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合作意愿强，诚实、勤奋、严谨。
数据挖掘工程师工作的职责概述3
职责：
1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现;
2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果;
3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序;
4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘;
5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和实现。
【职位要求】
1、20xx届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业;
2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言;
3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法;
4、有R语言开发能力优先;
5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。
数据挖掘工程师工作的职责概述4
职责：
1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
2、深入分析汽车后服务应用数据，特别是时间序列内的连续数据，应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术建立模型，形成诊修技术分析报告或数据产品，并跟踪产品运营落地;
3、负责诊修行为、诊断过程、结果等数据与知识智推模型中的具体开发和应用。
任职要求：
1、本科以上学历，数学、统计等相关专业背景，硕士或以上学历优先;
2、4年以上相关工作经验，精通SQL，熟练使用Hadoop/MongoDB/Spark进行数据处理加工;熟练掌握Python，Shell任一种脚本
3、有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归、贝叶期分类、神经网络等)或数据挖掘应用的项目或研究经验，能够熟练运用python、R、spark任意一种进行建模;
4、具有大型电商类、网约车类、汽车后服务类等数据挖掘经验者优先。
5、具有对时间序列进行数据挖掘经验者优先。
数据挖掘工程师工作的职责概述5
职责：
1、参与数据ETL和数据仓库治理;
2、参与大数据分析和挖掘，个性化推荐等系统的设计和开发;
3、负责数据挖掘、自然语言处理及预测等相关模型、算法的设计与开发;
4、参与BI等系统基础数据支撑开发;
5、参与用户画像、用户行为评分、行业指数、销售预测等功能模块的开发;
6、参与爬虫等外部相关数据爬取。
任职要求：
1、熟悉概率论和统计方法;
2、掌握统计学习方法和机器学习算法者优先;
3、掌握JAVA，理解MapReduce开发思维，能独立开发分布式计算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等脚本语言或应用开发者优先;
4、熟悉关系型数据库MySQL等，了解NoSQL;
5、具备工程化思维，思考数据业务能够全面谨慎;
6、具备快速学习的能力和业务理解力，对数据开发有浓厚的兴趣，具备理解和整合算法的能力。