​​数据挖掘工程师的工作强度较高，但辛苦程度因人而异，核心挑战在于数据清洗的繁琐性、算法优化的技术门槛以及高强度项目周期带来的压力，而高薪资、技术成长空间和行业需求旺盛则是这一职业的显著优势。​​

数据挖掘工程师的日常工作通常涉及多个高复杂度环节。数据清洗阶段需要处理大量不完整或含噪声的原始数据，这一过程可能占据项目60%以上的时间，且对耐心和细致度要求极高。例如，电商平台用户行为分析中，工程师需从数十亿条日志中筛选有效信息，涉及去重、缺失值填补等重复性操作。模型构建与优化需要扎实的统计学基础和编程能力，尤其在金融风控等实时性强的领域，工程师常需在短时间内调试参数以提升准确率，这种技术压力可能引发持续的学习焦虑。

工作强度与行业特性紧密相关。互联网大厂的数据挖掘岗位普遍采用“996”工作制，例如某高速成长公司为应届生提供18K起薪但要求单休，项目冲刺期甚至需通宵。相比之下，教育或非营利组织的同类岗位节奏较缓，但薪资涨幅和技术迭代速度也较慢。值得注意的是，团队协作效率直接影响工作体验——若与业务部门沟通不畅，工程师可能陷入重复修改模型的低效循环。

职业回报方面，数据挖掘工程师的薪资水平显著高于平均水平。一线城市应届生年薪可达30万以上，且七险一金、技术培训等福利完善。更关键的是，这一岗位能接触前沿技术（如深度学习框架），积累的经验可横向拓展至数据科学家等高阶职位。某受访者提到，通过分析海量数据提炼商业规律带来的成就感，能有效抵消加班带来的疲惫感。

​​建议从业者通过定期自我评估（如工作满意度、技能成长曲线）来动态调整职业路径，同时善用自动化工具提升数据预处理效率。​​ 对于追求技术深度且抗压能力强的人，这一职业的“辛苦”往往伴随着丰厚的职业红利。