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崗位職責(zé)是什么
機(jī)器學(xué)習(xí)崗位是現(xiàn)代科技企業(yè)中至關(guān)重要的角色,主要負(fù)責(zé)利用算法和技術(shù),使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改善其性能。這個職位的核心在于構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化模型,以解決各種業(yè)務(wù)問題,提升效率和準(zhǔn)確性。
崗位職責(zé)要求
1. 精通python、r或java等編程語言,具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。
2. 熟練掌握各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。
3. 具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和模型評估的能力。
4. 能夠使用tensorflow、keras、pytorch等深度學(xué)習(xí)框架。
5. 對大數(shù)據(jù)處理工具(如hadoop、spark)有一定的了解。
6. 具備良好的問題解決能力和創(chuàng)新思維,能將復(fù)雜問題轉(zhuǎn)化為可行的解決方案。
7. 良好的溝通技巧,能與跨部門團(tuán)隊(duì)有效協(xié)作。
崗位職責(zé)描述
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的工作內(nèi)容廣泛而深入,涉及從數(shù)據(jù)獲取到模型部署的全過程。他們需要:
1. 分析業(yè)務(wù)需求,識別潛在的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景。
2. 收集、清洗和準(zhǔn)備數(shù)據(jù),為模型訓(xùn)練做好準(zhǔn)備。
3. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,不斷優(yōu)化模型參數(shù)以提高預(yù)測或分類的準(zhǔn)確性。
4. 與數(shù)據(jù)科學(xué)家合作,進(jìn)行特征選擇和模型驗(yàn)證。
5. 開發(fā)和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺,確保模型的穩(wěn)定運(yùn)行。
6. 監(jiān)控模型性能,及時調(diào)整和更新模型以應(yīng)對數(shù)據(jù)變化。
7. 與產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作,將模型集成到產(chǎn)品或服務(wù)中。
有哪些內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)分析:理解數(shù)據(jù)分布,找出關(guān)鍵特征,并處理缺失值和異常值。
2. 模型開發(fā):根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的算法,編寫代碼實(shí)現(xiàn)模型。
3. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):通過a/b測試等方法評估模型效果,對比不同模型的優(yōu)劣。
4. 報告撰寫:清晰地闡述項(xiàng)目目標(biāo)、方法、結(jié)果和結(jié)論,以便團(tuán)隊(duì)成員和管理層理解。
5. 持續(xù)學(xué)習(xí):關(guān)注最新的研究進(jìn)展,將前沿技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際工作中。
6. 技術(shù)分享:定期進(jìn)行內(nèi)部培訓(xùn),提升團(tuán)隊(duì)的整體技術(shù)水平。
7. 項(xiàng)目管理:合理規(guī)劃項(xiàng)目時間線,確保項(xiàng)目按時交付。
作為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,你的工作將直接影響企業(yè)的決策效率和競爭優(yōu)勢。你需要不斷挑戰(zhàn)自我,將理論知識轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用,為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。
機(jī)器學(xué)習(xí)崗位職責(zé)范文
第1篇 機(jī)器學(xué)習(xí)算法專家職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1、理解金融產(chǎn)品需求,能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決實(shí)際問題,主動為團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)想法;
2、參與金融方面知識圖譜的數(shù)據(jù)構(gòu)建,應(yīng)用相關(guān)信息收集與提取核心技術(shù),挖掘海量金融數(shù)據(jù)下的可信知識
3、參與實(shí)現(xiàn)基于知識圖譜的應(yīng)用,結(jié)合用戶場景+知識推理,交付智能應(yīng)用;
4、結(jié)合其他方面的數(shù)據(jù)分析(例如日志、行為等數(shù)據(jù)),使用所建立的知識圖譜技術(shù)提升相關(guān)產(chǎn)品效果及體驗(yàn)
任職資格:
1、中國及海外知名高校數(shù)學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷
2、曾參與構(gòu)建過知識圖譜或大規(guī)模文本處理,掌握相關(guān)信息收集與提取及大規(guī)模文本下可信知識挖掘的核心技術(shù);
3、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等相關(guān)技術(shù),并具備實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)
4、熟悉文本處理相關(guān)技術(shù),對重要算法原理有一定的了解
5、熟練使用以下編程語言中的至少一種:java, scala;
6、熟練使用以下腳本語言中的至少一種:python, r等;
7、良好的編程能力、算法設(shè)計(jì)能力,具備大規(guī)模語料數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
8、有較強(qiáng)的分析問題解決問題能力, 良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。
第2篇 機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)師職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
職責(zé)描述:
搭建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì),結(jié)合客戶面臨的業(yè)務(wù)問題,引導(dǎo)客戶分析問題,梳理數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)特征方案和建模流程,解答模型構(gòu)建過程中的疑問,輔助執(zhí)行模型交付和上線
協(xié)助搭建中國最有影響力的ai人才/數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)
協(xié)助團(tuán)隊(duì)通過產(chǎn)品和工具提升ai實(shí)施落地過程中的效率
任職要求:
3年以上機(jī)器學(xué)習(xí)建模相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)
熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)建模應(yīng)用流程,熟悉各類機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其評估方法,熟悉常用的方法和工具,有扎實(shí)的知識和技術(shù)基礎(chǔ)
有很強(qiáng)的溝通能力、學(xué)習(xí)能力
加分項(xiàng)
有國內(nèi)外各類機(jī)器學(xué)習(xí)比賽的參賽經(jīng)歷,了解數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)并有一定的影響力
第3篇 機(jī)器學(xué)習(xí)算法專家(創(chuàng)新)職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1. 探索機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各種前沿問題,推動領(lǐng)域創(chuàng)新
2. 金融大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)和項(xiàng)目落地工作
3. 主導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)相關(guān)前沿技術(shù)的項(xiàng)目,包括但不限于網(wǎng)絡(luò)爬蟲、推薦系統(tǒng)、nlp、金融量化等;
4. 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)樣本庫的構(gòu)建
任職資格:
1. 中國及海外知名高校數(shù)學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷
2. 精通r、python, c/c++, java中的至少一種語言
3. 在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、nlp,以及金融量化分析等某一領(lǐng)域有3年以上研發(fā)經(jīng)驗(yàn)
3、熟悉tensorflow/torch/deeplearning4/caffe/theano等至少一種深度學(xué)習(xí)框架
4. 了解hadoop/spark等至少一種分布式系統(tǒng)
5. 符合以下條件者優(yōu)先:
- 在權(quán)威機(jī)器學(xué)習(xí)競賽上作為核心成員獲得過前三名以上的成績
- 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級會議如nips,icml,colt,iclr等發(fā)表過論文
- 在推薦,分類,搜索,投研,語義分析,知識圖譜等相關(guān)領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗(yàn)
第4篇 輸入法服務(wù)化-nlp/機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究員職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
崗位職責(zé)
利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、自然語言處理等技術(shù),對海量內(nèi)容資源進(jìn)行清洗、挖掘,建立連接人與信息的匹配和智能推薦。
任職要求
1. 學(xué)歷:碩士及以上,計(jì)算機(jī)相關(guān)
2. 研發(fā)崗位,要求熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等基礎(chǔ),并在至少一項(xiàng)上有較多的經(jīng)驗(yàn)和較深的理解。
3,技術(shù)達(dá)人,有3~5人小團(tuán)隊(duì)leader經(jīng)驗(yàn)者加分。
第5篇 搜索/機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師/架構(gòu)師(p6-p8)職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
職責(zé)描述:
1. 負(fù)責(zé)全網(wǎng)搜索商品/內(nèi)容排序、query理解(分詞實(shí)體、意圖識別)、內(nèi)容搜索方向的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法的各類模型研發(fā)和效果優(yōu)化;
2. 深入搜索用戶行為分析,結(jié)合平臺業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行定制化算法模型研發(fā),提升搜索算法效果;
3. 承擔(dān)團(tuán)隊(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法平臺的建設(shè),提升整體算法團(tuán)隊(duì)的深度和效率;
4. p7,p8需帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)并能從算法角規(guī)劃未來的搜索方向
任職要求:
1. 在業(yè)內(nèi)該方向上有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和一定的影響力,包括但不限于:深度學(xué)習(xí)、ltr、自然語言處理、圖模型、推薦算法等;
2. 算法理論、工程功底扎實(shí),優(yōu)秀的編程能力:分布式計(jì)算系統(tǒng),精通java語言和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),編碼基本功扎實(shí);
3. 具有優(yōu)秀的分析和解決實(shí)際問題的能力和態(tài)度;
4. 對搜索/推薦業(yè)務(wù)有著不錯的理解,有一定的創(chuàng)新能力,能夠有效整合資源解決業(yè)務(wù)問題。
第6篇 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師(推薦方向)職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)內(nèi)容特征工程、用戶特征工程、推薦算法模型等系統(tǒng)
2、分析海量用戶行為數(shù)據(jù),內(nèi)容資訊數(shù)據(jù),增加有效的用戶特征和內(nèi)容資訊特征。改進(jìn)模型和召回、排序策略,提升推薦效果。
崗位要求:
1.3年以上服務(wù)器開發(fā)經(jīng)驗(yàn),精通go/python/c++/java
2.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法 ( 降維、分類、回歸、排序等等 )
3.熟悉并行計(jì)算或者分布式計(jì)算,熟悉 spark. storm 等計(jì)算平臺,有相關(guān)性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),并熟悉其上下游環(huán)境,包括 flume. kafka. hive. hbase 等;
4.對數(shù)據(jù)敏感,分析數(shù)據(jù),抽象問題,對于把大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場景產(chǎn)生商業(yè)價值具有強(qiáng)烈的熱情
5.具備良好的團(tuán)隊(duì)精神和溝通意識,責(zé)任心強(qiáng),工作認(rèn)真細(xì)致,有良好的抗壓能力;
加分項(xiàng):
1.做過推薦系統(tǒng)或搜索引擎,并對常見的推薦算法、搜索排序有自己的理解;
2.自然語言處理、分類/聚類、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)經(jīng)驗(yàn);
第7篇 aml機(jī)器學(xué)習(xí)平臺架構(gòu)工程師職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1、aml: applied machine learning
2、設(shè)計(jì)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)
3、 參與模型訓(xùn)練,模型服務(wù),樣本管理,資源調(diào)度等機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)問題的研發(fā)
任職要求:
1、扎實(shí)的編程基礎(chǔ),熟練掌握 c/c++, python 語言,? 具備親力親為的技術(shù)水平
2、擁有大型系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的經(jīng)驗(yàn)
3、熟悉操作系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)
4、具有獨(dú)立解決問題的能力,良好的團(tuán)隊(duì)合作意識和溝通能力
5、富有創(chuàng)新精神,不斷解決前沿課題
加分項(xiàng):
1、熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)編程框架(tensorflow/caffe/m_net),熟悉其底層架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)機(jī)制
2、熟悉深度學(xué)習(xí)算法(cnn/rnn/lstm/vae等)
3、 有過分布式系統(tǒng)的開源社區(qū)經(jīng)歷
第8篇 27730-騰訊視頻機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師(北京)職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
負(fù)責(zé)騰訊短視頻基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺建設(shè)以及在搜索、推薦等相關(guān)預(yù)估模型中的應(yīng)用落地;
基于用戶歷史行為和興趣,建立適合推薦引擎的模型與特征;
搭建在線機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),預(yù)估用戶點(diǎn)擊率并進(jìn)行精準(zhǔn)推薦。
任職要求:
3年以上大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);
精通機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其原理,對算法特點(diǎn)有深刻理解,能快速制定算法實(shí)現(xiàn)方案和進(jìn)行業(yè)務(wù)算法創(chuàng)新;
熟悉c++/python/scala等一門以上編程語言,對算法有較強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)能力;
具備優(yōu)秀的分析和解決問題的能力,良好的溝通和學(xué)習(xí)能力。
第9篇 機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘高級工程師-抖音/火山職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1、利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),改進(jìn)短視頻的推薦系統(tǒng),優(yōu)化數(shù)億用戶的閱讀體驗(yàn);
2、分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù),挖掘用戶興趣、內(nèi)容價值,增強(qiáng)推薦系統(tǒng)的預(yù)測能力;
任職要求:
1、熱愛計(jì)算機(jī)科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對人工智能類產(chǎn)品有濃厚興趣;
2、具備強(qiáng)悍的編碼能力,熟悉 linu_ 開發(fā)環(huán)境,熟悉 c++ 和 python 語言優(yōu)先;
3、優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力,對解決具有挑戰(zhàn)性問題充滿激情
4、有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底,熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘中一項(xiàng)或多項(xiàng);
5、對推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告、搜索引擎相關(guān)技術(shù)有經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
第10篇 機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘高級工程師-互娛職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1、利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),改進(jìn)短視頻的推薦系統(tǒng),優(yōu)化數(shù)億用戶的閱讀體驗(yàn);
2、分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù),挖掘用戶興趣、內(nèi)容價值,增強(qiáng)推薦系統(tǒng)的預(yù)測能力;
任職要求:
1、熱愛計(jì)算機(jī)科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對人工智能類產(chǎn)品有濃厚興趣;
2、具備強(qiáng)悍的編碼能力,熟悉 linu_ 開發(fā)環(huán)境,熟悉 c++ 和 python 語言優(yōu)先;
3、優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力,對解決具有挑戰(zhàn)性問題充滿激情
4、有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底,熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘中一項(xiàng)或多項(xiàng);
5、對推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告、搜索引擎相關(guān)技術(shù)有經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
第11篇 機(jī)器學(xué)習(xí)算法leader-反作弊職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1、負(fù)責(zé)風(fēng)控策略及模型的研究和探索,并落地到實(shí)際的業(yè)務(wù)場景;
2、負(fù)責(zé)字節(jié)跳動各個業(yè)務(wù)中的內(nèi)容、營銷、渠道、錢包等各類作弊場景制定有效的識別和打擊算法。
任職要求:
1、熟練使用至少一門編程語言,優(yōu)秀的編碼能力, 扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底;
2、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析至少某一方面,有一定的理論研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) ;
3、對數(shù)據(jù)敏感,擁有優(yōu)秀的邏輯思維能力,善于分析和解決問題;
4、有反作弊策略相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
第12篇 數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
崗位職責(zé):
1、能夠根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo),設(shè)計(jì)解決方案,獨(dú)立設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘和分析框架,搜集數(shù)據(jù),制作數(shù)據(jù)挖掘分析報告;
2、根據(jù)目標(biāo)分析主題,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集和清洗,能開發(fā)數(shù)據(jù)采集工具(如網(wǎng)絡(luò)爬蟲等);
3、獨(dú)立設(shè)計(jì)、開發(fā)、測試和維護(hù)數(shù)據(jù)挖掘和分析模型,進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)和優(yōu)化,能夠通過模型解決業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)問題;
4、從部門業(yè)務(wù)角度出發(fā),不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)探索,利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的問題與瓶頸,提出可以落地的改進(jìn)措施和解決方案;
5、研究人工智能/數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的新技術(shù)、新算法,提出針對部門業(yè)務(wù)場景的實(shí)施方案,并負(fù)責(zé)方案的驗(yàn)證和實(shí)施落地;
6、完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作。
任職資格:
1、計(jì)算機(jī)、軟件工程、模式識別、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等專業(yè)碩士或博士,在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等某一領(lǐng)域有2年以上算法、模型的實(shí)際研發(fā)工作經(jīng)驗(yàn);
2、有扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底,精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等理論和技術(shù)基礎(chǔ)(需熟悉算法底層原理),能夠針對不同的業(yè)務(wù)需求使用不同的算法模型實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)訴求,有豐富的算法應(yīng)用和工程化落地的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn);
3、具有良好的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ),熟練掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘的流程與方法,能夠獨(dú)立進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和分析,產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析報告;
4、有良好的程序開發(fā)基礎(chǔ),精通python、java等語言,了解hadoop、spark、hive等分布式計(jì)算平臺;
5、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)開源框架(tensorflow、caffe、m_net,等),研究過開源框架的源碼者優(yōu)先;
6、熟悉linu_、uni_系統(tǒng),掌握oracle、mysql、db2等主流數(shù)據(jù)庫中的一種,熟悉sql以及shell腳本開發(fā);
7、細(xì)心、耐心、有很強(qiáng)的責(zé)任感,對產(chǎn)出的質(zhì)量有高要求,執(zhí)行力強(qiáng),富有團(tuán)隊(duì)精神。
加分項(xiàng):
1、在數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺(如kaggle、天池等)做為核心成員取得top 10%成績者優(yōu)先。
第13篇 aml機(jī)器學(xué)習(xí)平臺研發(fā)工程師職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
1、aml: applied machine learning
2、參與大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的研發(fā)和維護(hù), 提供覆蓋全球的高可靠服務(wù)
3、參與模型訓(xùn)練,模型服務(wù),樣本管理,資源調(diào)度等機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)問題的開發(fā)
任職要求:
1、扎實(shí)的編程基礎(chǔ),熟練掌握 c/c++, python 語言
2、參與過大規(guī)模分布式系統(tǒng)的開發(fā)和維護(hù)
3、熟悉操作系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)
4、具有獨(dú)立解決問題的能力,良好的團(tuán)隊(duì)合作意識和溝通能力
加分項(xiàng):
1、熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)編程框架(tensorflow/caffe/m_net),熟悉其底層架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)機(jī)制
2、熟悉深度學(xué)習(xí)算法(cnn/rnn/lstm/vae等)
3、有過開源社區(qū)經(jīng)歷
第14篇 機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
工作職責(zé):
負(fù)責(zé)金融理財場景的推薦:包括理財資產(chǎn),權(quán)益、資訊、活動推薦;
負(fù)責(zé)推薦場景的算法工程落地:包括模塊實(shí)現(xiàn),推薦效率改進(jìn),推薦算法實(shí)現(xiàn);
負(fù)責(zé)用戶數(shù)據(jù)建模分析,衍生標(biāo)簽建設(shè),并在金融資產(chǎn)配置和推薦等業(yè)務(wù)場景落地使用;
負(fù)責(zé)智能客服系統(tǒng)語音轉(zhuǎn)化、語義識別。
任職要求:
機(jī)器學(xué)習(xí)/大數(shù)據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)三年以上;
對機(jī)器學(xué)習(xí)有較深理解和應(yīng)用,能獨(dú)立開展研發(fā)工作;
有良好的編程基礎(chǔ),能熟練使用c++/java/python等至少一種編程語言;
熟悉分布式計(jì)算和存儲框架,熟悉hadoop, hbase, spark等分布式計(jì)算存儲平臺者優(yōu)先;
有nlp和知識圖譜實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先考慮;
積極主動,有責(zé)任心,勇于接受挑戰(zhàn)。
第15篇 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師(知識圖譜 / nlp方向)職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
崗位職責(zé):
1.與業(yè)務(wù)人員溝通,深入理解公司業(yè)務(wù),思考并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于業(yè)務(wù)的機(jī)會;
2.提取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、開發(fā)風(fēng)險規(guī)則、信用評分、客戶標(biāo)簽、營銷響應(yīng)等模型,并參與模型上線部署、追蹤優(yōu)化等工作;
3.基于公司及外部數(shù)據(jù),提取知識,構(gòu)建知識圖譜,支持公司的風(fēng)控領(lǐng)域、物流科技領(lǐng)域及其他創(chuàng)新方向;
4.參與各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì);
崗位要求:
1.理工科專業(yè)(數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)優(yōu)先),大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2.熟練掌握傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法/深度學(xué)習(xí)算法/知識圖譜/nlp算法中至少一種;有知識圖譜實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
3.熟練掌握數(shù)據(jù)庫sql語言,至少掌握python或r語言的一種;精通圖數(shù)據(jù)庫如neo4j,熟悉圖存儲,圖計(jì)算者優(yōu)先;
4.具有結(jié)構(gòu)化思維、快速學(xué)習(xí)及溝通協(xié)作能力,積極主動有上進(jìn)心;
第16篇 大數(shù)據(jù)挖掘/人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) 首席架構(gòu)師職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
如果您是國際上大數(shù)據(jù)挖掘/人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)方面的大師,或曾與業(yè)界大師(如 tom mitchell,m.i.jordan, jon m. kleinberg, c.m.bishop,geoffrey e. hinton, jurgen schmidhuber 等)一起工作/學(xué)習(xí)過,您將是合適的人選!
來寶藤吧,這里有大數(shù)據(jù),有必要的環(huán)境 和 無限光明的前景!
首席架構(gòu)師的主要職責(zé):(包括但不限于):
1.及時跟進(jìn)并熟悉業(yè)界最先進(jìn)的大數(shù)據(jù)挖掘/人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)方面的技術(shù)進(jìn)展
2.規(guī)劃寶藤集團(tuán)的大數(shù)據(jù)挖掘/人工智能的發(fā)展路線圖,并引領(lǐng)團(tuán)隊(duì)及時完善寶藤的人工智能相關(guān)的產(chǎn)品,使之保持業(yè)界內(nèi)的領(lǐng)先性
3.與相關(guān)部門(市場部,醫(yī)學(xué)技術(shù)部 等)緊密合作,不斷更新寶藤集團(tuán)人工智能方面的技術(shù)和產(chǎn)品
4.積極參與公司必要的團(tuán)隊(duì)建設(shè),項(xiàng)目會議,等活動
5.積極幫助同事,具有團(tuán)隊(duì)合作的精神
6.遵守公司的各項(xiàng)規(guī)章/制度等
資格要求:
1.博士及以上學(xué)歷,數(shù)學(xué),生物信息,計(jì)算機(jī),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),機(jī)器學(xué)習(xí) 等相關(guān)專業(yè)
2.熟悉人工智能學(xué)習(xí)的基本工作原理及其架構(gòu),包括 常用的搜索理論,推理策略,人工智能架構(gòu)及其編程語言 等
3.熟悉人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 等。熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和架構(gòu)。
4.熟悉常用的智能學(xué)習(xí)算法,如 貝葉斯算法,決策樹,回歸,knn算法,svm, boosting 算法,em 算法,感知器學(xué)習(xí)算法,k-means等。
5.最好有分子診斷方面的知識和經(jīng)驗(yàn),如 dna/rna/蛋白質(zhì)組學(xué)/代謝組學(xué) 等相關(guān)的知識 等。
6.5年以上的人工智能學(xué)習(xí)相關(guān)方面(和其算法)的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。5年及以上 的.net/c#/asp.net/c++/matlab/r/scala/python/java 和 數(shù)據(jù)庫 的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。熟悉b/s 架構(gòu)的程序開發(fā)。
7.熟悉大數(shù)據(jù)挖掘框架,包括 hadoop, spark, tensorflow, caffe等
8.有醫(yī)療行業(yè)相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)者為先。
9.有良好的溝通能力,具有團(tuán)隊(duì)合作的精神
10.自學(xué)能力強(qiáng),工作態(tài)度好,積極向上者為先
第17篇 計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā) 總監(jiān)職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
職責(zé)描述:
1,計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的算法研究、實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用;
2,與攝像頭相關(guān)、機(jī)器視覺圖像處理能力,具備分析、識別算法的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)及性能調(diào)優(yōu);
3,具備有三維重建、點(diǎn)云處理、目標(biāo)識別等相關(guān)算法研發(fā)與實(shí)施相關(guān)經(jīng)驗(yàn);
4,圖像視覺應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),算法測試,數(shù)據(jù)分析等。;
5,有帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)3年以上經(jīng)驗(yàn)。
任職要求:
1,計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別或相關(guān)專業(yè),碩士畢業(yè)6年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn) / 博士畢業(yè)3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn);
2,熟悉計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論,算法,實(shí)現(xiàn)已經(jīng)相關(guān)的應(yīng)用;
3,熟練掌握目標(biāo)識別與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)算法 ,包括但不限于:特征點(diǎn)檢測與匹配,場景分割,聚類與監(jiān)督學(xué)習(xí),概率圖模型,深度學(xué)習(xí)等;
4,具備,但不限于有以下經(jīng)驗(yàn):立體視覺,深度學(xué)習(xí),雙目相機(jī),深度估計(jì),相機(jī)標(biāo)定校正。
5,熟悉c、c++語言開發(fā);熟練掌握matlab或opencv算法仿真工具
6,較強(qiáng)的算法實(shí)現(xiàn)能力,對算法加速有一定的了解;
7,具備良好的英語讀寫能力;
8,有利用arm/gpu/neon/dsp實(shí)現(xiàn)算法的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),了解android平臺圖像處理和算法 加速經(jīng)驗(yàn)更佳;
9,具有一定的創(chuàng)造性、能動性、獨(dú)立工作能力;
10,具有很強(qiáng)的管理能力,項(xiàng)目推進(jìn)與實(shí)施力度,相當(dāng)?shù)膱F(tuán)隊(duì)管理與協(xié)調(diào)能力。
第18篇 ai研究員(自然語言/機(jī)器學(xué)習(xí))崗位職責(zé)描述崗位要求
職位描述:
崗位職責(zé):
1.負(fù)責(zé)壽險人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)的研究,包括但不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等;
2.負(fù)責(zé)將前沿技術(shù)應(yīng)用到壽險的實(shí)際場景中,并進(jìn)行落地;
3.構(gòu)建面向壽險未來的新技術(shù),推動壽險ai技術(shù)走在業(yè)界前沿。
客戶簡介
中國平安人壽保險股份有限公司成立于2002年,是中國平安保險(集團(tuán))股份有限公司旗下的重要成員。從規(guī)模保費(fèi)來?量,是目前國內(nèi)第二大壽險公司
工作內(nèi)容
1.負(fù)責(zé)壽險人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)的研究,包括但不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等;
2.負(fù)責(zé)將前沿技術(shù)應(yīng)用到壽險的實(shí)際場景中,并進(jìn)行落地;
3.構(gòu)建面向壽險未來的新技術(shù),推動壽險ai技術(shù)走在業(yè)界前沿。
非常歡迎在校博士生應(yīng)聘實(shí)習(xí)生,一起做前沿的學(xué)術(shù)研究。由具有bat、msra研發(fā)背景的資深ai算法專家指導(dǎo),直接向具有bat資深ai算法專家背景的經(jīng)理匯報。
理想的求職者
1.機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別及相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷;
2.具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)功底,熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、最優(yōu)化理論等,有較為深厚的理論研究背景;
3.對機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法有深入理解,如分類、聚類、回歸、圖模型等;
4.至少精通一門編程語言,包括c++/python等。有較大型項(xiàng)目的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
5.在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有較強(qiáng)的理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),熟練使用tensorflow、torch或其他常用深度學(xué)習(xí)工具;
6.能跟蹤學(xué)術(shù)界與業(yè)界最新進(jìn)展,并將其應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)中;
7.有良好的邏輯表達(dá)能力與溝通能力,樂于,善于學(xué)習(xí)新知識,富有創(chuàng)造性思維;
8.在計(jì)算機(jī)科學(xué)頂級會議和期刊,如nips、icml、aaai、kdd、acl等發(fā)表過論文者優(yōu)先。
9.在nlp,圖像,語音至少一個領(lǐng)域上具有深入的研究經(jīng)驗(yàn)。
福利待遇
1.豐富的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)場景
2.有市場競爭力的薪酬
3.相比平安其他公司,更加互聯(lián)網(wǎng)
to apply online please click the apply button below. for a confidential discussion about this role please contact felicia wen on +86 755 3396 0906.
職位要求:
1.機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別及相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷;
2.具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)功底,熟悉統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、最優(yōu)化理論等,有較為深厚的理論研究背景;
3.對機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法有深入理解,如分類、聚類、回歸、圖模型等;
4.至少精通一門編程語言,包括c++/python等。有較大型項(xiàng)目的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
5.在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有較強(qiáng)的理論研究與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),熟練使用tensorflow、torch或其他常用深度學(xué)習(xí)工具;
第19篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家/自然語言/機(jī)器學(xué)習(xí)工程師崗位職責(zé)職位要求
職責(zé)描述:
職責(zé)描述
通過nlp對海量自然語言文本信息進(jìn)行建模,抽取,歸類,合并,標(biāo)準(zhǔn)化,清洗等等操作。
通過neural network的deep learning對模型進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),并不斷探索新的學(xué)習(xí)模型來提高精度。
職位要求
熟悉python語言;
熟悉python有關(guān)的自然語言包nltk;
使用過theano或其他深度學(xué)習(xí)平臺的優(yōu)先。
熟悉至少一種關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫, mongodb ___;
較強(qiáng)的邏輯思維能力,善于分析梳理業(yè)務(wù)需求并實(shí)現(xiàn);
良好的溝通和協(xié)作能力,以及小團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)能力;
崗位要求:
學(xué)歷要求:不限
語言要求:不限
年齡要求:不限
工作年限:不限
第20篇 智能語音-c++工程師(機(jī)器學(xué)習(xí)方向)-杭州職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述:
項(xiàng)目介紹:
搜狗智能語音項(xiàng)目致力于打造業(yè)界領(lǐng)先的以語音為主的多模態(tài)輸入、理解以及表達(dá)的人工智能技術(shù),目前技術(shù)方向涵蓋了語音識別、聲紋識別、手寫識別、語音合成、語義理解、對話系統(tǒng)等多個方面,具備了從研發(fā)到技術(shù)輸出的完整能力。其中搜狗語音識別技術(shù)一直保持在國內(nèi)的技術(shù)領(lǐng)先地位,搜狗輸入法穩(wěn)居國內(nèi)第一大語音輸入應(yīng)用,語音識別準(zhǔn)確率超過97%,語音輸入頻次達(dá)到每天1.4億次以上。而且,搜狗語音交互引擎——知音引擎的發(fā)布進(jìn)一步展現(xiàn)了公司在智能語音領(lǐng)域強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力,隨著搜狗語音技術(shù)的日趨智能化和服務(wù)化,智能語音技術(shù)將會在物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等多個場景得到應(yīng)用,并布局到更多的終端入口,推出更多有價值的技術(shù)和產(chǎn)品。
職位誘惑:
1.?工作氛圍好、技術(shù)牛、核心項(xiàng)目、有競爭力的薪酬
2.?接觸業(yè)內(nèi)強(qiáng)大的人工智能團(tuán)隊(duì)(語音、圖像、翻譯)
3.?學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)前沿算法及工程落地技術(shù)
工作職責(zé):
1.負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)推理引擎的策略開發(fā)和優(yōu)化工作
2.與項(xiàng)目組其他成員協(xié)同工作,按時完成研究開發(fā)任務(wù)
任職資格:
1.熟悉c/c++?、python、linu_、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力
2.語音/信號處理/模式識別/計(jì)算機(jī)/電子信息/應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
3.工作踏實(shí)細(xì)致、具有較強(qiáng)的責(zé)任心及良好的團(tuán)隊(duì)合作精神
4.1-3年c++工作經(jīng)驗(yàn)
5.工作地點(diǎn):北京、杭州
加分項(xiàng):
1)?有過語音識別、機(jī)器翻譯、語音合成方向商用系統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
2)?熟悉rnn、cnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3)?參加過acm競賽經(jīng)歷并獲獎
4)?有cuda/opencl/kaldi經(jīng)驗(yàn)