数据建模工程师是指 负责公司相关产品数据模型的设计、数据分析等工作的人员。他们需要具备较强的逻辑思维能力、清晰的思路、良好的沟通表达能力、较强的学习能力与团队协作能力，并且熟悉数据建模和数据挖掘。
数据建模工程师的主要职责包括：
1. 负责业务场景的理解，并负责模型的设计、开发、验证、测试和实验。
2. 对上线模型进行持续跟踪，确保模型准确上线，模型效果达到预期效果及上线后的监控优化。
3. 负责对相关文件的编写和维护。
4. 对大量数据进行深入挖掘与分析，得出对业务有益的结论。
5. 完成数据提取、抽样、清洗等工作。
6. 对大数据模型进行建立与测试。
7. 协助相关工作人员完成机器学习算法的更新。
8. 通过分析数据对业务方向进行发掘。
9. 对机器学习算法在各场景下的应用进行研究与分析。
10. 结合理论知识和实践经验开发原创算法。
11. 对建模目标、建模变量、建模样本等进行确定。
此外，工业大数据建模工程师是专注于工业领域，利用大数据技术和建模方法进行数据分析、模型构建与优化的专业人员。他们的工作对于提升工业生产效率、优化资源配置、推动工业智能化具有重要意义。
数据建模工程师所需的技能包括：
Python
SQL
Hadoop
Kafka
数据分析
数据挖掘
统计学
机器学习
深度学习
BI
Kettle
Oracle
DB2
Shell
SAS
SPSS
商业分析
风控建模
机器学习
数据建模工程师在各行各业都有广泛的应用，如金融、医疗、互联网、制造业等。随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据建模工程师的需求也在不断增加。
