重庆大数据挖掘工程师

大数据挖掘工程师是指负责利用大数据技术和工具，挖掘和分析海量数据来提供商业洞察和解决业务问题的专业人士。他们负责设计和实施数据挖掘模型，开发数据挖掘算法以及构建和管理大数据平台。此外，他们还需要协作跨部门团队，理解业务需求，并将数据分析结果转化为实际业务应用。大数据挖掘工程师通常需要精通数据挖掘和机器学习技术，熟悉大数据处理工具和技术如Hadoop、Spark等，能够处理结构化和非结构化数据。他们也应具备良好的沟通能力和团队合作精神，以便能与数据科学家、工程师和业务团队协作，共同推动数据驱动的业务决策。

职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

平均月薪

¥13200

中位数 ¥12500 ｜区间 ¥10100 - ¥16300

数据来源：谈职全网12份招聘数据；更新时间：2026年7月13日

月薪分布

91.7% 人群薪酬落在 8-15k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息，更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时，再完整的经历，也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达，让整份简历真正成立。

查看简历重构

三大影响薪酬的核心维度

影响薪资的核心维度1：工作年限

应届

1-3年

3-5年

5-10年

不限经验

影响薪资的核心维度2：学历背景

专科

本科

博士

影响薪资的核心维度3：所在城市

城市	职位数	平均月薪	城市平均月租（两居室）	谈职薪资竞争力指数
1广州市	31	￥16200	￥3900	82
2上海市	30	￥17500	￥6800	81
3深圳市	18	￥30700	￥5700	75
4北京市	20	￥15100	￥7100	66
5成都市	20	￥13500	￥2600	65
6武汉市	8	￥15300	￥2600	61
7长沙市	9	￥13600	￥1800	56
8重庆市	12	￥13200	￥1700	56
9南京市	15	￥12300	￥3200	53
10长春市	6	￥12800	￥1700	52

市场需求

6月新增岗位

对比上月：岗位减少4

数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。

岗位需求趋势

不同经验岗位需求情况

工作年限	月度新增职位数	职位占比数
应届	2	25%
1-3年	2	25%
5-10年	2	25%
不限经验	2	25%

岗位在变化，但招聘判断始终只看一件事：你是谁

赢得机会，你的简历需要更快被读懂

查看简历职业角色判断

不同城市的需求分析

大数据挖掘工程师岗位在不同城市的需求分布如下，点击城市可查看当地大数据挖掘工程师的招聘、薪资和就业数据。

#3 成都		5.1%20 个岗位
#4 北京		5.1%20 个岗位
#5 深圳		4.6%18 个岗位
#6 南京		3.8%15 个岗位
#7 重庆		3.1%12 个岗位
#8 济南		2.5%10 个岗位
#9 无锡		2.5%10 个岗位
#10 株洲		2.3%9 个岗位
#11 长沙		2.3%9 个岗位