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第1篇 機器學習工程師崗位工作職責
簡介:機器學習(machine learning， ml)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機器學習工程師職位描述(模板一)
崗位職責:
1.負責路線檢索和排序的合理性;
2.分析現有召回和排序模型，提升路線規(guī)劃合理性;
3.挖掘路線權重、用戶偏好，優(yōu)化現有排序模型;
4.挖掘和學習用戶行為，提升推薦的滿意度。
任職要求:
1.計算機、或其他信息類專業(yè)的本科及以上學歷;
2.熟悉數據挖掘、機器學習算法，有2年以上相關經驗;
3.熟悉linu_、c/c++編程，python、shell或其他腳本語言;
4.優(yōu)秀的邏輯分析和總結能力，善于解決問題和分析問題;
5.對工作有責任心，良好的溝通和團隊合作能力。機器學習工程師職位描述(模板二)
崗位職責:
1.基于海量數據進行數據建模與分析;
2.對海量數據進行feature selection， combination等feature engineering工作;
3.針對海量用戶行為數據，構建用戶興趣屬性，金融屬性畫像，欺詐屬性等多維度畫像;
4.基于海量畫像數據，構建金融風控，互聯(lián)網反作弊，精準營銷，垃圾內容等模型和服務。
任職要求:
1.本科及以上學歷，機器學習或統(tǒng)計學習建模領域擁有實際工作經驗;
2.良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發(fā)現有價值的規(guī)律，熟悉大規(guī)模數據挖掘、機器學習等基本算法;
3.編程基礎扎實，熟悉算法數據結構，有超過2年以上c++或python開發(fā)經驗;
4.有金融模型、廣告算法、推薦算法等相關領域研究或實踐經驗者優(yōu)先;
5. 踏實勤奮，自我驅動。機器學習工程師職位描述(模板三)
崗位職責:
1.參與公司各個產品線的個性化推薦系統(tǒng)的研發(fā);
2.分析用戶行為數據，并設計合理的推薦算法模型及策略，并優(yōu)化推薦排序;
3.通過對用戶行為數據的挖掘，對用戶進行建模，精準刻畫用戶各種屬性。
任職要求:
1. 全日制本科及以上學歷，計算機相關專業(yè);
2. 熟練掌握各類個性化推薦算法，并有開發(fā)個性化推薦系統(tǒng)的實際項目經驗;熟練掌握各類回歸及排序算法，能夠利用相關算法進行推薦排序的優(yōu)化;
3.熟練掌握分類、聚類、回歸、降維等經典機器學習算法和技術，能夠根據實際問題選擇合適的模型和算法并進行相應的開發(fā);
4.有較強的工程架構和開發(fā)能力，能夠實現支撐千萬級用戶和tb級用戶行為數據的推薦系統(tǒng)或算法;
5.掌握python、matlab等腳本語言，熟悉各類數據挖掘工具(如weka、mahout)，能夠快速建立模型并進行驗證;
6.對數據敏感，善于發(fā)現數據中的潛在規(guī)律，善于分析問題，了解業(yè)界的最新動態(tài);
7.具有良好的溝通能力，有責任心，有良好的學習能力，具備優(yōu)秀的溝通能力和團隊精神。機器學習工程師職位描述(模板四)
崗位職責:
1.負責算法改進;
2.基于大規(guī)模用戶行為，以效果為目標，建立并優(yōu)化推薦系統(tǒng)的基礎算法和策略;
3.應用機器學習等尖端技術，針對海量信息建模，挖掘潛在商業(yè)價值;
4.負責在線廣告投放系統(tǒng)的核心技術創(chuàng)新與優(yōu)化;
5.提高在線廣告的相關度、用戶體驗、投放效果及變現能力。
任職要求:
1.計算機或相關專業(yè)碩士以上學歷;
2.良好的邏輯思維能力，和數據敏感度，能能夠從海量數據中發(fā)現有價值的規(guī)律;
3.優(yōu)秀的分析和解決問題的能力，對挑戰(zhàn)性問題充滿激情;
4.良好的團隊合作精神，較強的溝通能力;
5.良好的技術領導能力，有能力開辟一個技術方向，帶動和引導一個技術方向的規(guī)劃、研發(fā);
6.熟悉c/c++語言編程，對數據結構和算法設計有較為深刻的理解。機器學習工程師職位描述(模板五)
崗位職責:
1.用機器學習、文本挖掘等技術，對結構化和非結構化數據進行挖掘，發(fā)現其潛在關系，指導大數據應用落地;
2.構建通用的分布式環(huán)境下機器學習系統(tǒng)，快速支持算法應用;
3.參與文本意圖分析，包括文本分類和聚類，拼寫糾錯，實體識別與消歧，中心詞提取，短文本理解等;
4.探索ai領域。
任職要求:
1.計算機/通信等相關專業(yè)，碩士及以上學歷，有較好的理論基礎和快速的學習能力;
2.熟練掌握tensorflow，pytorch，caffe，hts等社區(qū)開源工具中的一種及以上;
3.對常用的機器學習/深度學習算法有深入理解，例如:lr/gmm/svm/crf/ma_ent/hmm/nn 等;
4.熟悉 linu_ 開發(fā)環(huán)境，掌握至少一門編程語言，如 c++、python等;
5.有nlp或圖像領域的工作或研究經驗，搭建過實際線上系統(tǒng)者優(yōu)先;
6.表達能力強，樂觀向上，自我驅動力強，具備敏銳的洞察力和良好的抗壓能力。
設計師職責設計職責設計院職責
第2篇 機器學習算法工程師崗位工作職責
簡介:算法(algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規(guī)范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷,或不適合于某個問題,執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。算法工程師就是利用算法處理事物的人。
機器學習算法工程師職位描述(模板一)
崗位職責:
1.參與現有業(yè)務推薦系統(tǒng)優(yōu)化,推薦算法的設計與開發(fā);
2.參與用戶行為的挖掘和分析;
3.參與數據的挖掘和分析。
任職要求:
1.本科及以上學歷,計算機/信息科學/軟件/電子工程/應用數學等相關專業(yè)優(yōu)先;
2.熟練掌握機器學習相關的理論知識和實踐技能;
3.擁有扎實的數學和編程功力;
4.良好的團隊合作精神,敢于接受挑戰(zhàn),追求卓越。
機器學習算法工程師職位描述(模板二)
崗位職責:
1.機器學習/數據挖掘等ai相關的算法研發(fā);
2.算法相關的代碼庫、工具庫的封裝和發(fā)布;
3.ai相關算法的性能優(yōu)化、工程環(huán)境部署;
4.參與搭建和實現分布式深度學習集群。
任職要求:
1. 良好的計算機及數學基礎;
2. 能夠獨立解決較復雜的問題;
3. 熟悉常用的機器學習算法;
4.良好的團隊合作精神,敢于接受挑戰(zhàn),追求卓越;
5. 熟悉 linu_平臺上的編程環(huán)境;
6. 能夠熟練使用java/python/rust等開發(fā)語言中的一種或幾種。
機器學習算法工程師職位描述(模板三)
崗位職責:
1.對海量數據的處理,需要涉及包括信息檢索、自然語言處理、機器學習、數據挖掘等領域;
2.對數據進行建模,分析影響系統(tǒng)的關鍵因素,規(guī)劃、設計和實現新的解決方案,評估并優(yōu)化模型。
任職要求:
1.具備數學、計算機科學或相關專業(yè)領域大學本科及以上學歷;
2.扎實的數據結構、模型和算法設計與分析能力;
3.熟練java 以及面向對象編程技術;
4.熟悉linu_/uni_ 環(huán)境開發(fā)經驗,會使用 shell/python等腳本語言;
5.熟悉分布式系統(tǒng)架構、設計和優(yōu)化技術。幼兒園食品安全應急預案
第3篇 深度學習工程師崗位工作職責
簡介:深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現數據的分布式特征表示。
深度學習工程師職位描述(模板一)
崗位職責:
1.負責項目中深度學習相關算法的研究、實現與調試;
2.負責針對項目需求，選擇合適的學習框架及調試;
3.深度學習與slam的結合應用。
任職要求:
1計算機、通信相關專業(yè)，本科及以上學歷;
2.具備扎實的計算機視覺、模式識別和機器學習方面理論知識; 3.精通目標檢測、跟蹤、識別等某一領域的算法;
4.熟練掌握c/c++和matlab、python，有很強的代碼實現能力; 5.有機器學習相關經驗，有rnn，cnn網絡修改及訓練經驗; 6.熟悉常用的深度學習框架(caffe， tensorflow)者優(yōu)先;
7.熟悉linu_者優(yōu)先。深度學習工程師職位描述(模板二)
崗位職責:
1.從事自然圖像分類，人臉檢測、識別，文本識別(ocr)等相關領域的算法、模型研發(fā);
2.優(yōu)化識別引擎、提高識別效率及成功率。
任職要求:
1.計算機、電子或數學等相關專業(yè);
2.有扎實的數學基礎，具備模式識別、圖像處理、機器學習等基礎知識;
3.熟悉圖像處理、模式識別算法，對深度學習算法有深入理解;
4.有過ocr、人臉識別或其他圖像識別相關工作或研究經驗者優(yōu)先;
5.對技術充滿熱情，注重創(chuàng)新性思維，并能逐步在業(yè)務中落地。深度學習工程師職位描述(模板三)
崗位職責:
1.熟悉hive，hadoop/spark等相關數據平臺，有數據挖掘相關經驗者;
2.有深度學習相關經驗，熟悉常用的深度學習框架(如tensorflow、 caffe、theano等)者;
3.扎實的數據結構和算法基本功，有自然語言處理、智能會話、語音識別、圖像識別等項目經驗者。
任職要求:
1.本科以上學歷，計算機相關專業(yè)，1-5年經驗均可;
2.熟練使用java/python或者c/c++語言;
3.在深度學習領域有過理論研究或者實踐經驗;
4.善于解決和分析問題，富有想象力和學習能力，良好的團隊合作精神;
5.有創(chuàng)造性思維，有推進人工智能的理想和使命感。深度學習工程師職位描述(模板四)
崗位職責:
1.利用深度學習的技術進行前沿人工智能技術研發(fā);
2.熟練掌握各種深度神經網絡(cnn、rbn、rcnn、dnn等)，并能夠將其應用于特定場景中去;
3.能夠熟練的使用caffe、cuda-convnet、theano、torch等任一種主流的深度學習框架;
4.編碼和團隊協(xié)作能力強，能夠獨立支撐一個研究方向，勇于挑戰(zhàn)和創(chuàng)新，工作主動性強。
任職要求:
1.計算機、圖像識別、自動化或者模式識別專業(yè)等相關領域的本科以上學歷，三年以上工作經歷(特別優(yōu)秀者可放寬);
2.能夠熟練使用opencv，精通c/c++，matlab，至少熟悉(python、perl、ruby等)一種腳本語言，了解linu_開發(fā)環(huán)境，能夠編寫makefile;
3.掌握機器學習/深度學習等相關知識，至少使用深度學習技術解決過一個實際問題;
4.具有較強的編程能力，能夠書寫標準的規(guī)范文檔，有cuda等并行程序開發(fā)經驗。深度學習工程師職位描述(模板五)
崗位職責:
1.從事自然語言理解、數據挖掘等工作的dl技術研發(fā);
2.從事對話系統(tǒng)、智能問答、閑聊等工作的dl技術研發(fā);
3.從事語音識別、合成、喚醒等工作的dl技術研發(fā)。
任職要求:
1.熟悉深度學習、數據挖掘和nlp技術，有自然語言理解、對話系統(tǒng)或語音識別等應用經驗者優(yōu)先;
2.至少熟練使用一門編程語言(c/c++等)和腳本語言(python等);
3.悉常用數據結構和算法，有較強的實現能力，有acm/icpc競賽經驗者優(yōu)先;
4.具有統(tǒng)計分析或數據挖掘背景，并對機器學習算法和理論有較深入研究者優(yōu)先。
弱電職責強電職責錄入職責
