简介：数据挖掘工程师是数据师（Datician['detɪʃən]）的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

数据挖掘工程师职位描述（模板一）

岗位职责：

1.通过海量数据挖掘、机器学习等方法进行核心策略的研究及开发;

2.用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验;

3.高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发;

4.算法及数据挖掘在新业务领域的推进及应用。




任职要求：

1.计算机/数学/统计学等相关专业本科及以上学历；

2.精通一门或多门开发语言（Python、C++、Java等）；

3、对算法、海量数据挖掘有业界实践经验，熟悉机器学习、数据挖掘方法优先考虑；

4.善于独立思考，逻辑清晰，热爱挑战，具备快速学习能力；

5.具备良好的沟通能力和团队合作精神。

数据挖掘工程师职位描述（模板二）

岗位职责：

1.对产品与用户数据进行深入分析，发现数据背后的特征规律；

2.完成产品、市场、课程等部门提出的各类数据需求；

3独立或与数据组其他成员共同完成机器学习与数据挖掘项目；

4.第三方统计平台的调研、部署、维护以及测试验证工作。




任职要求：

1.本科以上学历，数学、物理、统计、金融工程、机器学习、计算机相关专业；

2.熟悉各类模型分类与回归算法， 熟悉各类变量筛选与降维算法；

3.熟练使用hadoop、hive、hbase进行大数据分析处理；

4.具备良好的专业背景、逻辑能力好，有较强的执行力和沟通能力。

数据挖掘工程师职位描述（模板三）

岗位职责：

1.负责公司相关数据模型产品的模型设计以及开发等工作；

2.为公司业务提供模型算法和数据分析支持并不断完善模型算法及优化；

3.梳理公司数据需求，进行BI/DW系统规划及开发跟进，为业务方提供指导，提升数据使用效率；

4.通过大量数据，分析实施商品挖掘、用户推荐、买家分析、用户画像等。




任职要求：

1.扎实的数据仓库、机数据挖掘理论基础； 

2.熟练运用Java、Python等语言； 

3.有2年以上海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验；

4.熟悉常见的分类、聚类、推荐等机器学习算法及原理，和它们的使用场景；

5.具有扎实的操作系统、数据结构等编程基础；

6.对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据平台有运维调优经验；

7.良好的团队合作，较强的沟通能力，敢于挑战新技术。