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崗位職責是什么
挖掘崗位職責是指在企業(yè)組織中，負責探尋、分析和定義各個職位的工作任務、責任和期望結果的角色。這個崗位需要深入理解業(yè)務流程，識別關鍵績效指標，并確保每個職位的職責清晰明確，以促進團隊協作和提高工作效率。
崗位職責要求
1. 深入業(yè)務理解：具備跨部門、跨職能的知識，能夠全面了解公司的運作模式和業(yè)務需求。
2. 分析能力：能夠準確分析工作流程，識別潛在的效率瓶頸和職責重疊問題。
3. 溝通技巧：需與各部門負責人、員工進行有效溝通，確保職責定義的準確性和接受度。
4. 制定標準：能制定明確、量化的工作職責和績效指標，為考核和評估提供依據。
5. 法規(guī)知識：熟悉相關勞動法規(guī)，確保職責設定符合法律要求。
崗位職責描述
挖掘崗位職責的專家需要具備敏銳的洞察力，能夠從復雜的工作環(huán)境中抽絲剝繭，找出每個職位的核心任務。他們需要與各層級員工進行深度交流，理解他們的工作內容、挑戰(zhàn)和目標，以便構建全面而精確的職責描述。此外，他們還應關注公司的戰(zhàn)略目標，確保每個崗位的職責與公司的長期愿景相一致。
在實際操作中，他們可能需要參與新職位的設立，或者對現有職位進行重構，以適應市場變化和公司發(fā)展。他們也需要定期審查和更新職責定義，以反映工作環(huán)境的動態(tài)變化。
有哪些內容
1. 職責定義：明確列出每個職位的主要工作內容，包括日常任務、項目管理、團隊協調等。
2. 績效指標：設定衡量工作表現的具體標準，如銷售額、客戶滿意度、項目完成時間等。
3. 責任分配：確保職責的清晰劃分，避免職責模糊或沖突。
4. 培訓需求：識別員工提升技能或知識的需求，以滿足崗位職責的要求。
5. 反饋機制：建立有效的反饋系統(tǒng)，收集員工對職責定義的反饋，適時調整和完善。
6. 合規(guī)性審查：確保職責定義符合勞動法規(guī)和公司政策。
7. 文檔管理：維護和更新職責描述文檔，供員工參考和管理者評估。
挖掘崗位職責的角色是企業(yè)內部的重要協調者，通過精細化管理和優(yōu)化職責分配，推動企業(yè)的高效運行和持續(xù)改進。
挖掘崗位職責范文
第1篇 數據挖掘崗位工作職責
簡介:數據挖掘(英語:data mining),又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(英語:knowledge-discovery in databases,簡稱:kdd)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
數據挖掘職位描述(模板一)
崗位職責:
1.以產品和業(yè)務目標為導向,構建相應的數據模型和數據挖掘算法并實施;
2.提供數據前瞻見解,幫助產品部門尋找新的商業(yè)機會,引領跨產品及團隊的技術變革;
3.負責定義不同網站的決定性指標以支持商業(yè)決策如:客戶粘連度、客戶保持率、客戶價值追蹤等;
4.與data engineer緊密合作共同明確數據收集的需求,開發(fā)統(tǒng)計模型;
5.將數據以可視化形式向非技術團隊成員呈現;
6.將設計文件與實施方案合理歸檔。
任職要求:
1.本科以上學歷,計算機、統(tǒng)計學或電子工程專業(yè)優(yōu)先;
2.熟悉統(tǒng)計建模方法論和統(tǒng)計建模工具,善于使用r、spss等統(tǒng)計建模工具;
3.對設計及架構原則有清晰理解;
4.熟悉數據統(tǒng)計常用語言如python 或 r;
5.了解linu_開發(fā)環(huán)境和shell腳本;
6.掌握sql數據查詢;
7.良好的學習能力、邏輯思維能力,強烈的工作責任感和事業(yè)心。
數據挖掘職位描述(模板二)
崗位職責:
1.負責公司相關產品的數據分析和挖掘,為用戶提供更智能更專業(yè)的產品體驗;
2.通過對用戶行為的分析,和運營團隊一起更好地理解用戶生命周期中的各種需求,不斷優(yōu)化用戶產品體驗和提升產品價值;
3.支持公司其它部門的數據需求,提供決策支持。
任職要求:
1.本科及以上學歷,數學類、統(tǒng)計類、計算機類專業(yè)優(yōu)先;
2.熟悉lr,決策樹,隨機森林,boosting等主流算法;
3.熟練使用python,sql,對數據科學有一定興趣;
4.具備良好的溝通合作技巧、責任心和團隊協作意識;
5.善于快速學習,自我提升能力強,能適應較大的工作壓力,工作效率穩(wěn)定;
數據挖掘職位描述(模板三)
崗位職責:
1.基于業(yè)務需求,持續(xù)進行數據模型和算法的分析優(yōu)化;
2.獨立負責業(yè)務數據收集整理,搭建業(yè)務數據體系,結合業(yè)務對多種數據源進行深度診斷性組合分析、挖掘、深度分析。
3.深入挖掘和分析海量互聯網用戶數據,挖掘用戶行為特征,建立預測性模型;
4.在業(yè)務出現指標異常狀況時進行針對性的數據分析,迅速鎖定問題源頭并提出解決方案。
任職要求:
1.精通java,熟悉r語言、python、shell、scala至少一種以上;
2.熟悉hadoop、hbase、spark、hive,map/reduce編程;
3.熟悉linu_開發(fā)環(huán)境,兩年以上hadoop開發(fā)經驗;
4.對數據結構、算法有深刻理解,具有數據分析、數據挖掘相關經驗者優(yōu)先;
5.具備良好的團隊協作及溝通能力。
第2篇 挖掘機司機崗位職責
1、要學習和掌握安全生產基本知識和有關安全生產規(guī)章制度和本崗位安全操作規(guī)程，具備本崗位安全操作技能要求；
2、嚴格遵守本單位安全生產規(guī)章制度和安全操作規(guī)程，服從管理，不違章作業(yè)，有權拒絕違章指揮，不冒險作業(yè)；
3、司機要熟悉所駕車輛的性能，并能夠處理簡單的機械故障。
4、司機在出車前必須檢查所駕車輛的運動機構和制動系統(tǒng)。
5、機械臂下嚴禁站人或有人從地下通過。
6、遵守勞動紀律，不脫崗、不串崗、班中不睡覺、班前四小時和班中不飲酒；
7、正確佩戴和使用勞保用品，并有權監(jiān)督他人做好勞動保護和安全生產工作；
8、堅持每班對所負責的區(qū)域、設備進行巡回安全檢查工作，發(fā)現隱患和險情及時報告上級領導。發(fā)現有重大險情，有權先停止生產迅速報告上級領導組織處理，并要做好防止事態(tài)擴大相關工作；
9、積極參加各級組織的安全生產活動，提出有關安全生產的合理化建議；
10、熟悉掌握有關事故應急救援知識，對發(fā)生的各類人身事故，要首先對傷者進行搶救，并要做好對事故現場的保護和對上級報告工作，不得發(fā)生隱瞞事故或遲報事故現象。
第3篇 挖掘機銷售經理崗位職責
1、有駕照,有實際駕齡;
2、進行渠道開拓和銷售政策的有效執(zhí)行;
3、跟進本區(qū)域工作計劃實施進度、達成銷售目標;
4、進行銷售分析,制作銷售業(yè)績報表;
5、維護、管理客戶信息;
6、收集區(qū)域市場信息及需求,協調相關部門給予支持和完善任職資格:
第4篇 數據挖掘分析師崗位職責數據挖掘分析師職責任職要求
數據挖掘分析師崗位職責
職責描述:
1、對數據進行分析關聯;
2、以數據為依托預制精準方案，對數據進行分析和評估;
3、深入發(fā)掘業(yè)務需求，開發(fā)各類數據模型;
4、研究、創(chuàng)新、開發(fā)和實踐新技術應用;
崗位要求
1.掌握數據統(tǒng)計、挖掘和機器學習基本原理;
2.良好的數據和業(yè)務理解能力，具備一定寫作能力;
3.熟悉oracle數據庫和sql操作，能夠編寫存儲過程和package更佳;
4.熟悉至少一種分析挖掘工具，python或者r語言尤佳;
5.熟練使用e_cel，包括公式、透視圖、作圖等;
6.關注數據分析能力以及tableau可視化能力。
第5篇 數據挖掘職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
崗位職責：
1、海量大數據分析、數據挖掘，負責分析和評估數據質量，提升數據治理的水平并指導數據采集
2、負責數據分析、加工、清理、預處理等數據質量分析工作
3、能夠熟練使用python編程，掌握numpy、pandas、matplotlib等常用分析工具包
4、能針對特定的業(yè)務場景，從數據中建模，解決問題
5、善于撰寫文檔，善于積累和輸出者優(yōu)先
崗位要求：
1、本科及以上學歷，計算機、數理統(tǒng)計、機器學習、人工智能相關專業(yè)畢業(yè)優(yōu)先，基礎功底扎實，碩士優(yōu)先；
2、對oracle、mongodb、hadoop，mysql、redis熟悉優(yōu)先；
3、熟悉hadoop生態(tài)系統(tǒng)內常見項目的使用（hdfs、hive、hbase、spark、storm、zookeeper、kafka、yarn等）
4、熟悉數據倉庫領域知識和技能者優(yōu)先，包括但不局限于：元數據管理、數據開發(fā)測試工具與方法、數據質量、主數據管理，可以靈活運用sql實現海量數據etl加工處理
5、具有團隊合作精神，良好的溝通協作能力，善于分析問題本質并解決問題，善于學習，樂于
崗位要求：
1、本科及以上學歷，計算機、數理統(tǒng)計、機器學習、人工智能相關專業(yè)畢業(yè)優(yōu)先，基礎功底扎實，碩士優(yōu)先；
2、對oracle、mongodb、hadoop，mysql、redis熟悉優(yōu)先；
3、熟悉hadoop生態(tài)系統(tǒng)內常見項目的使用（hdfs、hive、hbase、spark、storm、zookeeper、kafka、yarn等）
4、熟悉數據倉庫領域知識和技能者優(yōu)先，包括但不局限于：元數據管理、數據開發(fā)測試工具與方法、數據質量、主數據管理，可以靈活運用sql實現海量數據etl加工處理
5、具有團隊合作精神，良好的溝通協作能力，善于分析問題本質并解決問題，善于學習，樂于
第6篇 數據挖掘顧問崗位職責
sas數據挖掘顧問 賽意信息 廣州賽意信息科技股份有限公司,廣州賽意公司,賽意,賽意信息,賽意信息科技,賽意股份公司,賽意 崗位職責:
1、參與業(yè)務需求分析,負責數據挖掘事業(yè)線產品和平臺的架構設計、開發(fā),撰寫相關文檔。
2、持續(xù)幫助團隊優(yōu)化并提升整體架構的性能和運營能力。
3、為業(yè)務的發(fā)展搭建高性能、低成本、可擴展的研發(fā)平臺。
4、參與公司新技術研究。
任職要求:
1.有成功的金融類、電商類、投資類等架構設計和開發(fā)經驗;
2.精通hadoop系列數據采集, etl工具, 數據倉庫建模, 統(tǒng)計報表;
3.熟悉shell,c,c++,java等開發(fā)語言,熟悉oracle、mysql數據庫開發(fā)等;
4.3年以上數據挖掘開發(fā)經驗;
5.具有良好的分析和解決問題的意愿和能力,能夠獨立承擔任務和有系統(tǒng)進度把控能力;
6.具有較好的溝通能力和團隊合作精神,主動、敬業(yè)。
第7篇 數據挖掘分析師崗位職責
數據挖掘分析師 華傲數據 深圳市華傲數據技術有限公司,華傲數據,華傲數據深圳,華傲 職責描述:
1、對數據進行分析關聯;
2、以數據為依托預制精準方案,對數據進行分析和評估;
3、深入發(fā)掘業(yè)務需求,開發(fā)各類數據模型;
4、研究、創(chuàng)新、開發(fā)和實踐新技術應用;
崗位要求
1.掌握數據統(tǒng)計、挖掘和機器學習基本原理;
2.良好的數據和業(yè)務理解能力,具備一定寫作能力;
3.熟悉oracle數據庫和sql操作,能夠編寫存儲過程和package更佳;
4.熟悉至少一種分析挖掘工具,python或者r語言尤佳;
5.熟練使用e_cel,包括公式、透視圖、作圖等;
6.關注數據分析能力以及tableau可視化能力。
第8篇 數據挖掘分析經理崗位職責
數據挖掘分析專業(yè)經理-上海-02975 李寧體育用品 李寧(中國)體育用品有限公司,李寧,李寧體育用品,李寧 崗位職責
1、根據公司歷史數據對公司運營以及庫存狀況進行分析;
2、使用主流機器學習算法進行建模,對公司運營以及供應鏈操作進行指導;
3、與產品、運營、物流,開發(fā)等團隊開展跨部門協作,基于數據分析的結論提出解決方案并落地執(zhí)行。
任職要求
崗位要求
1、數學,統(tǒng)計學、計算機等和數據處理高度相關專業(yè),3年互聯網公司數據分析工作經驗;
2、熟悉主流機器學習算法,如:線性回歸、svm、聚類分析,決策樹等;
3、熟練掌握java或python語言,對數據結構和算法設計有較為深刻的理解,能夠獨立或指導開發(fā)人員實現主流學習算法;
4、熟練掌握sql語言,可以根據需求獨自進行簡單的數據提取;
5、熟悉電商業(yè)務,理解供應鏈各個環(huán)節(jié)的業(yè)務知識;
6、善于溝通以及較強的項目開發(fā)管理能力。
第9篇 高級數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
崗位職責:
1、負責構建oppo rom、移動客戶端數據分析與數據挖掘業(yè)務分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
2、負責對數據信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業(yè)價值；
3、基于海量數據，跟蹤并分析用戶行為，為oppo手機及移動互聯網業(yè)務的發(fā)展及產品的設計提供支持。
任職資格:
1、計算機、數學、統(tǒng)計相關專業(yè)本科以上學歷，5年以上相關工作經驗；
2、熟悉python、java等語言，以及mathout；
3、具備建立用戶畫像經驗；
4、具備深厚數據建模（機器學習，數據挖掘，信息檢索背景）和分析理論知識及經驗；
5、熟悉互聯網行業(yè)并且對于行業(yè)內常見的業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解，對業(yè)務變化有敏銳的洞察力
6、良好的自學及新技術研究探索能力；
7、良好的團隊協作及溝通能力。
具備以下資格優(yōu)先：
1、具有移動廣告相關背景知識；
2、熟悉數據挖掘算法設計；
3、精通常用的數據分析工具，有大規(guī)模數據挖掘、自然語言處理、機器學習、hadoop平臺經驗優(yōu)先。
第10篇 數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
崗位職責:
1.數據清洗，低質數據識別；反作弊
2.海量數據管理，分析，特征提取
3.基于海量用戶數據，研究用戶行為，構建用戶畫像；
4.基于海量數據，挖掘數據間關系，構建知識圖譜
任職資格:
1.本科或以上學歷，計算機相關專業(yè)；數據挖掘、機器學習等方向優(yōu)先；
2.基礎扎實，編碼過關，熟悉c++；熟悉常用的算法和數據結構；
3.熟悉linu_ 操作系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境；
4.熟悉常用腳本語言：python、awk、perl等
5.有大規(guī)模分布式計算平臺使用經驗
6.有推薦系統(tǒng)、信息檢索相關
第11篇 數據挖掘崗崗位職責任職要求
數據挖掘崗崗位職責
工作職責
1. 負責公司核心系統(tǒng)的數據挖掘和推薦策略制定;
2. 負責文本分類和feed推薦的落地和優(yōu)化;
3. 負責文本分類和推薦相關的數據處理和特征分析 .
4. 參與農業(yè)信息預測系統(tǒng)的方案制定和落地
任職要求
1. 本科以上學歷，2年以上工作經驗，工作要求數據挖掘策略推薦能力;
2. 熱愛互聯網，對互聯網產品和技術有濃厚的興趣，熱衷于追求技術與創(chuàng)新;
3. 強烈的上進心和求知欲，較強的學習能力、溝通能力和解決問題能力，具備良好的團隊合作精神;
4. 深刻理解計算機數據結構和算法設計，精通python/go/php等主流開發(fā)語言至少一種;
5. 熟練使用mysql，掌握常用的基礎語句，熟悉基本索引優(yōu)化
6.具備專業(yè)領域的計算機知識和技能:搜索引擎、數據挖掘、機器學習、用戶畫像等 優(yōu)先考慮。
7.需要具有數據分析、解讀、驅動能力
8.數據算法技術點:storm、spark、hadoop、hive、hdfs，kafka、elasticsearch;工作職責
1. 負責公司核心系統(tǒng)的數據挖掘和推薦策略制定;
2. 負責文本分類和feed推薦的落地和優(yōu)化;
3. 負責文本分類和推薦相關的數據處理和特征分析 .
4. 參與農業(yè)信息預測系統(tǒng)的方案制定和落地
任職要求
1. 本科以上學歷，2年以上工作經驗，工作要求數據挖掘策略推薦能力;
2. 熱愛互聯網，對互聯網產品和技術有濃厚的興趣，熱衷于追求技術與創(chuàng)新;
3. 強烈的上進心和求知欲，較強的學習能力、溝通能力和解決問題能力，具備良好的團隊合作精神;
4. 深刻理解計算機數據結構和算法設計，精通python/go/php等主流開發(fā)語言至少一種;
5. 熟練使用mysql，掌握常用的基礎語句，熟悉基本索引優(yōu)化
6.具備專業(yè)領域的計算機知識和技能:搜索引擎、數據挖掘、機器學習、用戶畫像等 優(yōu)先考慮。
7.需要具有數據分析、解讀、驅動能力
8.數據算法技術點:storm、spark、hadoop、hive、hdfs，kafka、elasticsearch;
數據挖掘崗崗位
第12篇 大數據挖掘崗位職責
大數據挖掘工程師 中騰信金融 中騰信金融信息服務(上海)有限公司,中騰信,中騰信公司,中騰信金融,中騰信 職責描述:
1、負責爬蟲和數據采集系統(tǒng)的設計和開發(fā);
2、負責網絡數據的抓取、分析、清洗、匯總、調度、存儲,為公司業(yè)務提供正確穩(wěn)定的數據服務;
3、負責針對電信運營商、電商、社保等行業(yè)數據的爬取,為業(yè)務部門提供數據支持;
4、參與設計公司數據爬取系統(tǒng),針對東南亞國家特點,進行合理布局規(guī)劃配置;
任職要求:
1、計算機相關專業(yè),統(tǒng)招本科以上學歷;
2、3年以上python開發(fā)經驗,至少2年以上實際爬蟲開發(fā)和內容提取經驗;
3、熟悉mysql/orcle/mongodb數據庫的常規(guī)使用;
4、設計爬蟲策略和防屏蔽規(guī)則,解決封賬號、封ip、驗證碼等難點;
5、實現數據的抓取及數據規(guī)則清洗工作,保證正確的入庫數據;
6、對技術熱衷,工作積極主動,溝通交流能力強,具有良好的團隊合作精神;
7、有大數據處理經驗優(yōu)先。
第13篇 數據挖掘實習生崗位工作職責
簡介:數據挖掘(英語:data mining),又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發(fā)現(英語:knowledge-discovery in databases,簡稱:kdd)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
數據挖掘實習職位描述(模板一)
崗位職責:
1.行業(yè)相關數據的統(tǒng)計分析和挖掘;
2.基于數據挖掘算法的各種產品系統(tǒng)原型的實現;
3.當前主流算法的探索和實驗。
任職要求:
1.計算機或相關專業(yè)學生;
2.熟悉自然語言理解、文本分析或圖像處理等領域的常用算法,有深度學習相關經歷者優(yōu)先;
3.熟練使用python,了解常用數據結構,有l(wèi)inu_平臺及c++開發(fā)經驗者優(yōu)先;
4善于分析和解決問題,自我驅動強,有較好的溝通,創(chuàng)新及動手能力。
數據挖掘實習職位描述(模板二)
崗位職責:
1.參與數據預處理、業(yè)務建模;
2.參與大數據分析,精準推薦等系統(tǒng)的設計和開發(fā);
3.負責海量數據的分析和挖掘工作,包括特征提取和標注,自然人關系計算,自然人聚類,自然人屬性標注等相關算法的設計和開發(fā)。
任職要求:
1.計算機、統(tǒng)計、數學相關專業(yè);
2.有數據挖掘大賽、實際項目經驗;
3.熟練使用python/java中至少一種語言,有數據處理經驗;
4.熟悉sql,有hadoop,hive,spark相關知識優(yōu)先;
5.熟悉linu_編程環(huán)境;
6.良好的學習能力、邏輯思維能力,強烈的工作責任感和事業(yè)心。
數據挖掘實習職位描述(模板三)
崗位職責:
1.參與相關核心技術算法研究與引擎產品化等開發(fā)工作;
2.與技術團隊完善公司各項研發(fā)規(guī)范及流程。
任職要求:
1.學歷要求:統(tǒng)招本科在校生;
2.能力要求: 熟悉智能問答/語義理解/知識圖譜等的相關算法及實現原理,有相關工作經驗或者實驗室經驗;
3.掌握python/matlab/c++,能夠無障礙閱讀英文論文;
4.對算法較為了解,對工程優(yōu)化有一定經驗。
第14篇 數據挖掘機器學習算法工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
崗位職責:
1、能夠根據業(yè)務目標，設計解決方案，獨立設計數據挖掘和分析框架，搜集數據，制作數據挖掘分析報告；
2、根據目標分析主題，負責數據收集和清洗，能開發(fā)數據采集工具（如網絡爬蟲等）；
3、獨立設計、開發(fā)、測試和維護數據挖掘和分析模型，進行模型調優(yōu)和優(yōu)化，能夠通過模型解決業(yè)務的痛點問題；
4、從部門業(yè)務角度出發(fā)，不斷進行數據探索，利用數據來發(fā)現業(yè)務和產品的問題與瓶頸，提出可以落地的改進措施和解決方案；
5、研究人工智能/數據挖掘/機器學習/深度學習等領域的新技術、新算法，提出針對部門業(yè)務場景的實施方案，并負責方案的驗證和實施落地；
6、完成領導交辦的其他工作。
任職資格:
1、計算機、軟件工程、模式識別、人工智能、數學、統(tǒng)計學等專業(yè)碩士或博士，在數據挖掘、機器學習、深度學習等某一領域有2年以上算法、模型的實際研發(fā)工作經驗；
2、有扎實的數據結構和算法功底，精通機器學習、深度學習、數據挖掘等理論和技術基礎（需熟悉算法底層原理），能夠針對不同的業(yè)務需求使用不同的算法模型實現業(yè)務訴求，有豐富的算法應用和工程化落地的實際工作經驗；
3、具有良好的數學和統(tǒng)計分析基礎，熟練掌握數據分析和挖掘的流程與方法，能夠獨立進行數據建模和分析，產出數據分析報告；
4、有良好的程序開發(fā)基礎，精通python、java等語言，了解hadoop、spark、hive等分布式計算平臺；
5、熟悉機器學習開源框架（tensorflow、caffe、m_net，等），研究過開源框架的源碼者優(yōu)先；
6、熟悉linu_、uni_系統(tǒng)，掌握oracle、mysql、db2等主流數據庫中的一種，熟悉sql以及shell腳本開發(fā)；
7、細心、耐心、有很強的責任感，對產出的質量有高要求，執(zhí)行力強，富有團隊精神。
加分項：
1、在數據科學競賽平臺（如kaggle、天池等）做為核心成員取得top 10%成績者優(yōu)先。
第15篇 數據挖掘專員崗位職責
jf-新媒體運營專員(數據挖掘及分析方向) ?？低?杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司,海康威視,?？低?崗位職責:
1.深入了解公司業(yè)務,負責微信公眾號,公司商業(yè)網站等新媒體業(yè)務的日常運營及推廣,包括推廣活動策劃、方案實施落地等;
2.負責對多個數據源進行深度組合分析,挖掘,根據分析結果指導運營策略制定和實施
3.定期與各類平臺粉絲互動,提高粉絲關注度,根據關注粉絲的使用和咨詢習慣,精細制定粉絲畫像;
4.負責客戶服務部門新業(yè)務渠道的拓展規(guī)劃和成熟業(yè)務的優(yōu)化管理;
崗位要求:
1.本科以上學歷(含本科),具備2年以上新媒體運營管理分析崗位經驗;
2.對數據敏感,具有較強的數據洞察力,數據分析能力和邏輯思維能力;
3.熟悉1-2個常用的數據庫或數據分析工具,熟練操作使用各類新媒體運營工具
4. 較強的客戶服務意識、團隊合作意識及工作責任心,優(yōu)秀的溝通協調、分析應變及承壓能力
第16篇 數據挖掘崗職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
崗位職責:
1. 負責針對特定的證券行業(yè)需求，基于大規(guī)模用戶數據，對用戶興趣、偏好進行數據挖掘和分析；
2. 實現大數據技術、人工智能技術在公司各業(yè)務領域的具體應用；
3. 機器學習、深度學習、自然語言處理等人工智能技術的探索與研究；
4. 負責數據分析、挖掘工作的開展，提供業(yè)務決策依據。
任職資格:
1. 本科及以上學歷，金融、數學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)；
2. 具備3年以上金融機構、互聯網公司等機構相關工作經驗；
3. 掌握數據分析和數據挖掘常用算法，了解數據分析建模工具及基本理論，熟悉數據庫相關知識及相關產品，熟練使用常用數據分析軟件及工具；
4. 有極強的執(zhí)行力、學習能力和學習意愿，善于溝通，工作積極主動，責任心強，具備良好的團隊協作能力。
第17篇 挖掘工程師崗位職責任職要求
挖掘工程師崗位職責
崗位職責:
1、負責數據倉庫與業(yè)務情景分析的構建、維護、部署和評估;
2、負責業(yè)務數據分析需求的調研、分析及實現;
3、根據需求進行系統(tǒng)設計和詳細設計，承擔核心模塊和核心功能開發(fā);
4、熟練使用sql，使用各類數據分析工具，分析報表，能快速對數據分析輸出結果;
5、領導交辦的其它工作事項。
任職要求:
1、本科以上學歷，電子，計算機，通信類相關專業(yè);
2、熟悉oracle、db2，sqlserver等主流數據庫開發(fā);
3、了解linu_、shell腳本;
4、了解hadoop，hdfs、hive、sqoop大數據平臺;
5、工作認真負責，有良好的團隊合作意識;
6、一年以上的相關工作經驗。
挖掘工程師崗位
第18篇 挖掘機崗位職責
挖掘機總裝工藝員 青島雷沃工程機械有限公司 青島雷沃工程機械有限公司,雷沃 崗位職責:
1、負責挖掘機工藝方案的制定、驗證與改進;
2、負責挖掘機的工藝質量與工藝改進;
3、負責挖掘機工位bom的維護;
4、負責挖掘機的產品工藝性審查與新產品的生產技術準備工作;
5、負責工藝規(guī)范制定下發(fā)、工藝文件的編制與完善、現場指導及培訓;
6、負責裝調工藝裝備開發(fā)方案及設計、驗證;
7、負責輔料、工時定額的分析、核算與制定;
8、負責新增工具的選型與提報;
9、負責領導交付的臨時性工作。
任職要求:
1、學歷及專業(yè):大專及以上學歷,機械類相關專業(yè);
2、工作經驗:兩年以上工作經驗,有技術崗位工作經驗者優(yōu)先;
3、知識技能:熟悉機械基礎知識,了解先進制造技術,具有一定的專業(yè)知識和實踐經驗;能夠熟練使用autocad、proe、ug等常用設計軟件,熟練運用word、e_cel、powerpoint、viso等常用辦公軟件;
4、素質要求:認同公司文化,具有良好的溝通協調能力,具有一定的抗壓能力,作風嚴謹。
第19篇 fwz-大數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
職責描述：
1、熟知公司業(yè)務數據和業(yè)務變化，構建業(yè)務數據模型；
2、維護業(yè)務數據模型，驗證數據質量，保障數據完整和可靠；
3、進行數據研發(fā)和分析，支持業(yè)務優(yōu)化、監(jiān)控和考核；
4、不斷學習數據技術，使用新技術高效完成任務。
5、平臺的搭建與數據維護
任職要求：
1、國內外高校計算機、數學類相關專業(yè)，本科以上學歷；
2、2年以上大規(guī)模數據研發(fā)、挖掘、分析相關工作經驗；
3、熟悉mysql、oracle、sqlserver或至少其中之一，熟悉sql語言；
4、具有hadoop、hive、hbase、spark、strom等開源工具的使用經驗，并能結合不同的業(yè)務場景使用；
5、具有python、shell開發(fā)經驗；
6、有物流行業(yè)相關工作經驗者優(yōu)先；
7、了解數理統(tǒng)計、數據分析及挖掘，熟知常用算法，有運用機器學習算法建模的理論基礎或實際經驗者優(yōu)先；應用大數據平臺完成項目或任務。
第20篇 大數據分析與挖掘職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責:
1、參與數據分析與挖掘系統(tǒng)的需求分析，方案設計、系統(tǒng)研發(fā)和業(yè)務挖掘工作
2、參與圖像大數據挖掘項目的開發(fā)
任職資格:
1、熟悉java平臺io、多線程、網絡等基礎知識和相關框架
2、熟悉linu_基礎知識和常用命令，能較強的分析和解決問題能力
3、熟悉hdfs、hbase、hive等大數據存儲技術工具，原理和應用
4、熟悉yarn/mesos、mapreduce/spark，kylin等大數據分析技術的一種或多種
5、熟悉數據集成和大規(guī)模數據轉換技術和工具，如kettle，sqoop，flume等
6、熟悉數據采集工程（爬蟲）工作原理，能編寫和部署大規(guī)模爬蟲系統(tǒng)
