人的記憶力會隨著歲月的流逝而衰退，寫作可以彌補記憶的不足，將曾經的人生經歷和感悟記錄下來，也便于保存一份美好的回憶。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。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇一

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

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇二

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;

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。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇三

職責：

1、負責數據挖掘領域的分析研究，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。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇四

職責：

1、利用數據挖掘、機器學習相關算法，解決業務需求，提高產品的用戶體驗;

2、對海量的業務數據、用戶數據進行挖掘分析，發現數據和業務背后的規律;

3、針對業務流程進行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化、

崗位要求：

1、熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優;

2、熟悉linux環境開發，至少熟悉java/php/python/scala/go/c/c++等語言中一種或一種以上;

3、熟悉基于spark、elasticsearch、hbase等大數據平臺的相關開發;

4、有深度學習實踐經驗者優先，有sparkmlib經驗者優先。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇五

職責:

1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;

2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;

3、主持或參與海量科技數據的.入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;

4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;

5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;

6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;

7、完成安排的各項工作，與其他部門合作。

崗位要求：

1、數學、統計、金融、科技管理、計算機等相關專業，博士學歷優先;

2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優先;

3、精通matlab/python/r/scala之一，熟悉java/c/c++等編程語言，熟練掌握linux各項操作指令;

4、熟練掌握hadoop/spark/storm/kafka中的一項或幾項，有mpi經驗者尚佳;

5、掌握機器學習的基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優先;

6、掌握關系型數據庫的基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;

7、在醫療信息化從事產品開發工作者優先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優先;

8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;

9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業務和開發人員討論并快速理解需求。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇六

職責：

1、負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作;

2、負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化;

3、能指導較低職位的工程師完成工作;

4、能與高?？蒲袡C構進行協同創新。

任職資格：

1、模式識別/人工智能/計算機相關專業，本科或以上學歷;3年以上工作經驗;

2、正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力;

3、精通java、python語言，熟悉linux基本開發環境;

4、精通nlp相關領域知識，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、poi挖掘等;

5、具有nlp實戰經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先;熟悉hadoop、spark、storm等分布式處理框架者更佳;

6、熟悉git，svn等通用工具;

7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇七

職責：

1、根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理;

2、能夠快速根據項目需要學習并理解行業知識，并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作;

3、能夠使用sas，spss，或r，python等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的算法;

4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告;

5、了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現分析工具，如：tableau，cognos等;

任職要求

1、信息化管理、數學或統計學專業背景本科以上學歷;

2、具有一定的統計學、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業智能項目經驗尤佳;

3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過程;

4、熟悉并掌握sas、spss統計分析或數據挖掘工具至少一種;或具備python，r等使用開源平臺開發算法的經驗;

5、有很強的事業心、責任感，良好敬業精神、團隊精神與人際溝通能力。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇八

職責：

1、整合基礎業務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護;

2、負責數據集市規劃，開發及維護;

3、處理各業務模塊數據需求，為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議;

4、負責搭建并完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支持;

5、負責數據分析和應用相關的業務系統建設，編寫對應系統開發需求，并完成系統測試及應用推廣。

職位要求

1、兩年以上工作經驗，本科以上學歷，計算機相關專業優先;

2、具有良好統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的數據分析能力;

3、精通sqlpython語言，有銀行數據倉庫，數據集市開發經驗者優先;

4、具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫數據分析報告;

5、具備開闊的互聯網業務思維，對數據敏感，有較好的業務開拓和溝通表達能力。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇九

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。

數據挖掘崗位工作內容職責十篇篇十

職責：

1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。

2.負責規劃數據挖掘的整體流程，并參與用戶產品和數據產品的決策。

3.與業務部門密切配合，尋求數據層面的業務價值，利用數據分析結論推動產品優化。

4.帶領團隊對于產品數據進行分析，指導工程師完成數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發。

5.技術團隊的管理，制定開發規范，撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。

任職要求：

1.計算機、數學、統計等相關專業本科以及以上學歷;兩年及以上工作經驗。

2.具備良好的數據結構和算法基礎。

3.熟練掌握數據挖掘算法模塊關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析里的經典算法。

4.熟悉深度學習里的經典神經網絡，包括并不限于mlp/cnn/rnn。

5.熟悉python, java等常用編程語言。

6.熟悉分布式數據處理系統的開發，hadoop/spark/hive等。

7.全面了解機器學習應用于實際問題的完整流程，有相關實際項目經驗。