挖掘工程师是一个涵盖多个专业领域的职位，以下是一些主要的挖掘工程师类型及其职责和技能要求：

数据挖掘师

也被称为算法工程师，主要负责从海量数据中发现规律。

需要具备数学知识，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

需要有实际建模经验、机器学习算法的实现能力，以及对业务和数据挖掘算法的深刻理解。

熟练掌握数据库和编程语言，如Python、Java、C或R。

数据分析师

专注于行业数据的搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

需要掌握数据分析的基本原理和方法，熟练使用数据分析软件，如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等。

需要能够设计有效的图表来传达分析观点，并掌握数据库开发技能及编程语言。

数据工程师

主要从事数据挖掘工作，运用算法解决实际问题。

需要具备强大的机器学习和深度学习理论知识及工程实践能力。

需要有很强的英文文献研读能力，因为算法更新迅速，不学习无法跟上发展。

机器学习工程师

开发并部署可以直接上线的机器学习模型。

需要具备扎实的机器学习和深度学习理论基础，以及出色的工程实践能力。

需要能够研读英文文献，以跟进最新的算法发展。

算法专家

专注于开发复杂的算法，用于数据挖掘和分析。

需要有深厚的数学和计算机科学背景，以及出色的算法设计和实现能力。

需要能够独立研究和实现新的算法，并具备良好的团队协作能力。

统计科学家

利用统计方法进行数据分析和挖掘。

需要具备扎实的统计学知识和数据分析技能。

需要能够设计和实施复杂的统计模型，以解决实际问题。

Research Scientists

在科研机构和企业中研究新的数据挖掘算法及其应用。

需要具备高水平的科研能力和创新精神。

需要能够撰写高质量的科研论文，并在学术会议上发表论文。

特征工程师

负责从原始数据中提取有意义的特征，用于数据挖掘和分析。

需要具备数据预处理和特征工程的专业技能。

需要能够根据项目需求选择合适的特征提取方法，以提高数据挖掘的效果。

数据仓库工程师

负责数据仓库的设计、建设和维护。

需要具备数据仓库管理的专业技能，包括数据建模、数据仓库架构设计等。

需要能够优化数据仓库的性能，以满足数据挖掘和分析的需求。

数据平台支持工程师

负责数据平台的搭建、维护和优化，以支持数据挖掘和分析工作。

需要具备数据平台管理的专业技能，包括数据平台架构设计、性能优化等。

需要能够确保数据平台的高可用性和安全性。

这些岗位在技能要求上有一定的重叠，但各自侧重点不同。数据挖掘工程师需要具备广泛的技能，包括数学、编程、数据分析和机器学习等。建议从事数据挖掘相关工作的人员，可以根据自己的兴趣和长期职业规划，选择合适的岗位进行深入研究和发展。