哈尔滨大数据挖掘工程师
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。
薪酬概览
平均月薪
¥6000
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥4800 - ¥7200
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
100% 人群薪酬落在 0-8k
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
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
5
对比上月：岗位减少0
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 2 | 50% |
热招职位
人寿-黑龙江分公司信息安全与运维（2026校招）(J80742)
负责分公司网络日常维护、例行检查、应急处理、主动维护、优化改进、变更操作等；
负责参与网络技术运维文档的编写及修订，问题处理、演练等维护性工作；
负责通过对网络互联、网管、域名控制、负载均衡、容灾、应用流量分析等技术的跟踪和应用，持续提升分公司网络运维水平。
1.推动和落实区域的市场布局和规划，完成所负责地域的市场开拓，确保达成业务目标；
2.完成所负责地域的客户关系维护工作，并提供多样化的产品组合满足客户需求；
3.在对市场深入研究的前提下不断发现新的金融业务和产品机会并配套完成项目操作；
4.对区域内的存量资产安全负主要责任，配合客服和资产人员做好客户关系维护活动。
1、进行药店数据调研、价格巡查、价格维护等基础性工作；
2、协助区域销售工作的开展；
3、协助线下沟通、促销活动等的制定和跟进，以实现产品销售健康持续增长；
4、开展基础的新媒体运营工作。该岗位设置实习期，实习期通过后可转正。
1、协助区域开展销售工作，实战销售一线业务；
2、协助区域开展消费者营销工作；
3、多维度分析区域销售数据，协助上级制定销售策略；
4、负责校园相关项目推广工作。该岗位设置实习期，实习期通过后可转正。
1、负责回款管理、库存管理、销售计划管理、流向数据管理、数据分析等常规工作；
2、负责VIP、VIP合作商、二级协议客户签订及备案工作，向客户传递华润三九的企业价值观，树立精准控销体系在客户行业地位。
3、维护市场秩序并进行有效治理；
4、对所负责的客户流向上网采集系统积极配合安装，备份客户端程序工作，数据分析平台学习及使用工作；
5、负责所管辖区域内的日常商务工作，包括但不仅限于对一二级客户、项目三级客户的持续优化，做好流通渠道、精准控销渠道管理，对资源进行有效管理，包括资格认证、资源分配、渠道价值链等。
1、负责区域内生活服务行业（包括家庭维修、数码维修、商务服务、人才服务、证券等行业）中高潜商家的深度拓展与商业化变现，完成个人及团队的销售指标；
2、具备较强销售能力，能独立完成从客户需求诊断、LBS营销方案设计到投放建议的全闭环，帮助商家实现ROI最大化；
3、深耕行业赛道，通过打造区域标杆案例沉淀可复制的营销方法论，并赋能团队提升整体作战水平。
1.开拓新合作渠道，与外部渠道进行商务谈判，负责管辖区域内渠道合作模式洽谈、协调、资源拓展，确定合作意向；
2.推动合作目标达成，灵活运用新零售线上运营方式，以结果为导向完成增长目标，并进行日常业绩达成追踪；
3.熟悉行业渠道拓展发展动态，主动拓展新渠道并尝试、达成长期商务合作，做好渠道关系维护和业绩推动。
财险黑龙江-理赔部-部门负责人10K-15K元/月
1.负责制定分公司车险理赔管理及运营规划以及理赔管理制度、理赔政策及标准
2.负责分公司车险理赔专业化队伍建设
3.负责分公司车险理赔管理目标的达成以及理赔作业管理
4.负责分公司车险理赔合规、品质及咨诉管理；
5.负责对下级机构理赔工作的管理
1.针对物流业务场景，利用大数据分析、数据挖掘、机器学习相关算法，解决业务需求，确保算法的效率和准确性；
2.利用AI、大数据分析、大模型等技术能力，解决企业内部各种低效率高人工成本场景类问题；
3.参与全链路数据开发，包括数据采集、日志解析、数据同步、数据清洗、数据模型设计、离线/实时开发、数据服务化、可视化和数据治理等工作；
4.探索大模型技术与现有数据架构融合，实现基于LLM的智能问答、知识图谱构建等创新应用；
5.与业务部门对接，收集需求、分析需求，并跟进方案实施及应用推广，确保数据解决方案和落地效果满足业务需求；
6.进行数据的应用价值研究和分析，提供数据洞察和决策支持，为业务部门提供数据驱动的解决方案。
1、负责车联网大数据标准化接入、整车产品体验洞察、整车健康监测平台等数据应用平台的设计、开发及优化，保障数据应用服务的稳定性与可用性
2、负责车联网大数据的离线、实时数据仓库建设，负责数据的生产、建模、应用及质量体系建设
3、搭建面向数据驱动整车产品闭环的数据指标体系和BI平台
4、负责车联网数据质量、数据资产、数据治理相关的开发工作，提升数据质量及易用性
5、积极探索大数据及人工智能技术的深度应用，并落地到智能网联产品业务
