数据挖掘工程师涉及多个岗位，这些岗位通常要求具备机器学习和深度学习的理论知识、出色的工程实践能力，以及良好的英文文献研读能力。以下是一些常见的数据挖掘工程师岗位：
机器学习工程师：
负责开发和优化机器学习模型，并将其部署到生产环境中。
算法专家：
专注于开发和实现复杂的算法，以解决特定的数据挖掘问题。
数据科学家：
设计和实施复杂的数据模型和算法，从数据中提取有价值的商业洞察。他们需要具备深厚的统计学知识和编程技能，以及良好的业务理解能力。
统计科学家：
利用统计方法进行数据分析和建模，帮助团队从数据中提取有意义的信息。
大数据工程师：
负责开发和管理大规模数据处理系统，确保数据的高效存储和处理。
数据架构师：
设计数据仓库和数据管道，确保数据从多个源流入并能高效存储和处理。
商业智能分析师：
利用数据挖掘技术进行业务分析，为业务决策提供支持。
数据可视化专家：
将复杂的数据结果通过可视化工具呈现，帮助团队更好地理解和解释数据。
数据工程师：
负责数据的收集、存储和处理，确保数据的质量和可用性。
业务分析师：
在业务部门工作，利用数据挖掘技术支持业务决策和策略制定。
这些岗位在数据挖掘过程中各有侧重，但都要求具备较强的技术能力和业务理解能力。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技能选择合适的岗位，并在实践中不断提升自己的专业能力。
