每個人都曾試圖在平淡的學習、工作和生活中寫一篇文章。寫作是培養人的觀察、聯想、想象、思維和記憶的重要手段。寫范文的時候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面是小編為大家收集的優秀范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
數據挖掘工程師工作流程篇一
1、對通信和金融業務數據進行分析和挖掘，滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;
2、能根據業務特點選擇最合適的數據挖掘算法，并做調優;
3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營;
4、撰寫分析類報告。
任職資格：
1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業，對數據結構熟悉;
2、熟練使用python進行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;
3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;
4、對線性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關算法有一定了解;
5、做過web接口調試，熟悉json者優先;
6、熟練掌握ppt和excel制作;
7、具備良好的學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;
8、有運營商或金融類相關數據經驗工作優先考慮;
9、能適應中長期現場出差。
數據挖掘工程師工作流程篇二
職責：
深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;
負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;
負責大數據下傳統機器學習算法的并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;
參與公司大數據架構，負責bi實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;
負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;
配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;
任職要求：
大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;
兩年以上數據建模經驗;
數據主流數據庫，mysql、oracle、db2等傳統結構化數據倉庫，熟悉hbase、mongodb等非結構化數據庫;
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;
熟悉r、python、mllib等數據挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數據計算框架者優先。
數據挖掘工程師工作流程篇三
職責：
1.參與金融大數據平臺系統和算法的研發和優化;
2.基于大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;
3.與業務部門溝通合作，將數據模型應用于實際業務。
任職要求：
1.計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;
2.具有良好的商業敏感度和優秀的數據分析技能，能夠開發創新而實際的分析方法以解決復雜的商業問題。
3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。
4.熟悉深度神經網絡和常用模型(如cnn，dbn，sparseconding,rnn等)，有caffe或theano或convnet的實踐經驗。
5.在語義理解檢索 (如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等) 有過深入的工作與研究。
6.較強的自學能力.優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。
7.具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;
8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;
9.有互聯網公司.大型金融企業和大型it企業工作經歷的優先。
數據挖掘工程師工作流程篇四
職責
1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;
2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值,構建公司核心競爭力;
3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;
4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推 動業務發展。
任職要求：
1、熱愛數據,對數據及邏輯關系敏感,并對數據體系有深入的認識;
2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業，有一定工作經驗，;
3、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;
4、熟悉 linux 平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;
5、熟悉常用的數據分析工具，有基于 hadoop 的云計算平臺，hbase 及類似的 nosql 存儲, mysql,和 bi 系統等實踐經驗;
6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業務形態與商業模式有深入的理解,對業務變化有敏銳的洞察力;
7、有較強的對業務理解與分析能力，了解業務規劃與策劃能力以及相應經驗;
8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;
9、善于創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;
10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。
數據挖掘工程師工作流程篇五
職責：
業務數據的收集整理和分析;
負責公安、交通領域的業務建模和算法設計;
分析項目數據需求，完成系統中數據分析模塊的設計、實現和測試;
設計、構建和優化基于大數據的存儲平臺架構，編寫相關技術文檔;
設計并實現基于開源項目(cobar，spark等)的海量數據集成與處理平臺;
為其他部門提供數據分析支撐。
任職資格：
計算機相關專業;
熟悉數據挖掘算法，對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;
熟練掌握hadoop、spark 生態系統組件(mr、hbase、hive、zookeeper、spark sql、spark mlib等)，有相關大數據架構,開發成功案例;
熟練的使用、開發etl工具經驗，有數據庫建模 er建模經驗優先;
有海量數據bi或數據挖掘項目實施和管理經驗，對數據挖掘理論方法有一定了解者優先;
熟悉的bash shell和python等腳本編程能力;
強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。
數據挖掘工程師工作流程篇六
職責：
1、國家電網公司數據挖掘與數據分析工作;
2、面向國家電網各省分公司進行數據挖掘模型設計、方案編寫、模型開發工作;
3、數據挖掘模型方案交流、模型分析成果交流工作
崗位要求：
1、三年左右數據挖掘建模工作經驗，電網行業相關工作經驗優先;
2、統招本科及以上學歷，統計學、應用數學類相關專業優先;
3、熟悉主流機器學習算法，精通文本挖掘者優先;
4、熟練使用主流建模工具，python等;
5、掌握主流的框架、如keras、caffe等;
6、具有良好的sql編寫與優化能力，至少熟悉一種數據庫的操作oracle/mysql;
7、熟練使用word，excel，powerpoint等辦公軟件;
8、思維清晰、有邏輯，學習能力強，具備較強的分析能力;
9、具有良好的溝通能力和團隊合作精神
數據挖掘工程師工作流程篇七
一、熟練掌握工程制圖、熟悉3d solidworks工程制圖;
二、全面熟悉以下專業技術者：膜技術及其工程應用;大氣環境處理技術;
三、有大氣環境監測工職業資格等相關資質。
四、有涉及到本專業實戰經驗、具體從事過本行業設計、負責過本行業相關水、氣、廢處理工程者優先;
五、熟悉本行業的儀器、儀表使用原理、有相關電氣設計理論基礎者優先;
六、能有吃苦耐勞，出差與客戶的溝通能力，及團隊合作能力，及團隊的奉獻精神;
七、有較強的自學及專研創新的能力;
八、能服從公司及領導的工作安排，積極完成工作任務者優先，外出跟單、調機的可能性;
九、能有效帶領三廢環境部門隊員進行工作分工、任務安排、工程進度跟進、項目方案擬制、項目成本合算者。
數據挖掘工程師工作流程篇八
職責：
1.具備較強面向對象設計能力，具備一定的學習能力、解決問題能力、團隊協作溝通能力;
2.參與軟件產品項目規劃工作，制定具體項目實施方案;
3.負責軟件開發技術和規范及標準流程的改進;
4.根據開發進度和任務分配，完成相應模塊軟件的設計、開發任務。
任職要求：
1.211本科以上學歷;
2.熟練掌握 sql，有存儲過程開發經驗者優先;
3.熟悉oracle、sql server數據庫;
4.工作認真細致，年齡26歲以下。
數據挖掘工程師工作流程篇九
職責：
1、數據庫的監控、維護、管理;
2、數據庫優化、sql調優，指導開發人員編寫高性能的sql;
3、支持產品研發團隊，進行數據庫設計、編寫存儲過程等;
4、公司內部數據庫相關的培訓;
5、公司內部數據查詢與分析;
任職要求：
1、本科以上學歷，計算機或項目管理等相關專業;
2、熟練掌握oracle/mysql/postgre sql數據庫運行機制，并對技術細節有較深入了解;
3、精通oracle/mysql/postgre sql基本原理、數據結構設計、性能調優，對高并發、復雜sql以及數據庫集群系統深入理解并具有豐富的管理和優化經驗，具有很強的故障定位和問題解決能力;
4、具備至少3年及以上大規模數據庫設計、優化、運維經驗;
5、熟悉數據庫中間件、高可用數據庫集群、分布式方案，并有成功經驗;
6、熟悉linux和windows server操作系統，熟練掌握各種dba工具，熟悉各種數據庫的備份、恢復、歸檔等操作;
7、有大型企業應用軟件數據庫設計經驗者優先;
8、精通redis集群，熟悉java、python等開發的優先;
9、具強烈的責任心和學習欲望，有團隊合作精神、善于溝通、細致耐心，獨立完成工作并能承受工作壓力。
數據挖掘工程師工作流程篇十
職責：
1、負責公司數據挖掘平臺產品開發工作;
2、完成產品/項目劃分的研發任務，按需求規范進行研發;
3、具備良好的需求分析能力、業務建模能力，參與產品和項目相關模塊的需求討論，概要、詳細設計;
4、具備良好的架構分析能力與設計能力，積極參與前期設計;
5、能根據設計方案和計劃進行編碼實現，在進度和質量上符合方案和計劃的要求;
6、及時對bug庫中的軟件問題進行跟蹤修正。
崗位要求：
1、三年以上工作經驗，一年以上數據挖掘平臺/人工智能平臺產品開發經驗;
2、精通python/java/scala/r/sql/shell等語言中兩種以上，熟悉tensorflow/caffe/h2o/spark/hadoop等開源平臺框架體系;
3、熟悉常用數據挖掘算法，包括但不限于決策樹、線性回歸、邏輯回歸、kmeans、svm以及神經網絡等算法;
4、學習能力強，適應能力好，有豐富的問題原因定位及運維技術支持經驗;
6、有市場上成熟的數據挖掘平臺產品實際架構/開發經驗優先。
數據挖掘工程師工作流程篇十一
職責:
1、學習并理解勵步云學業務及系統，根據業務部門需求對公司各項業務數據進行統計分析，出具相關報表;
2、進行數據倉庫設計、模型開發、數據質量校驗，報表開發;
3、進行數據差異分析，找出統計口徑、數據錯誤、操作錯誤等造成的差異原因;
4、進行數據查詢優化，解決跑數性能問題。
任職資格:
1、本科以上學歷，數學、統計、計算機相關專業優先;
2、3年以上互聯網相關行業數據開發經驗;
3、精通數據倉庫建設思路，并有相關實施經驗，特別是通用匯總層建設經驗;
4、較強的數據開發能力，熟悉hadoop相關技術，深刻理解mapreduce原理和過程;
5、精通hive sql，進行數據處理及模型開發;
6、有較強的學習能力，能快速學習和理解業務知識及數據需求;
數據挖掘工程師工作流程篇十二
1. 負責來料檢驗員工作安排，提高工作效率;
2. 負責來料檢驗工作的規劃和管理;
3. 對裝配過程中出現的零件質量問題進行分析和跟蹤處理;
4. 不斷改進檢驗方法，提高來料檢驗質量;
5. 對供應商進行指導;
6. 負責來料檢驗員的培訓。
數據挖掘工程師工作流程篇十三
職責：
1、水務行業的數據分析、數據挖掘工作，包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析;
2、按需完成基礎數據的清洗、整合與去噪，為分析與建模提供支撐。
3、根據業務需求構建合適的算法及通過數據挖掘、機器學習等手段不斷優化策略及算法。
4. 跟蹤學習新的建模和數據挖掘技術，與同事共享知識和經驗。
任職要求：
1. 計算機、數學、物理等相關專業本科及以上學歷， 211、985高校優先
2.具有數據挖掘、機器學習、概率統計基礎理論知識，熟悉并應用過常用分類、聚類等機器學習算法;
3.熟練掌握r編程，熟悉數據庫開發技術，并有實際生產使用經驗者優先;
4. 學習能力強，擁有優秀的邏輯思維能力，工作認真負責，溝通能力良好，團隊合作意愿強，誠實、勤奮、嚴謹。
數據挖掘工程師工作流程篇十四
1. 協助主管領導負責公司油氣勘探開發、新區塊評估等工作;
2. 協助主管領導負責審核公司項目油氣開發業務總體規劃和開發方案;
3. 協助主管領導負責審核油氣田重大生產作業措施;
4. 協助主管領導負責審核油氣田生產計劃，并督促實施。
5. 協助和促進項目的推進和銜接;
6. 完成上級主管交待的其它相關工作;
