學習工程師崗位職責

機器學習(高級)工程師/架構(gòu)師1、參與產(chǎn)品的推薦效果研發(fā);

2、在公司十幾億VV的產(chǎn)品上繼續(xù)挖掘改進空間;

3、參與全新的產(chǎn)品的推薦架構(gòu)搭建。

職位要求:

1、具備強悍的編碼能力和扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底;

2、有推薦系統(tǒng)相關(guān)經(jīng)驗,熟悉常用的推薦算法;

3、熟悉常見的開源組件,參與過高性能在線服務(wù)研發(fā)者優(yōu)先;

4、有大規(guī)模海量數(shù)據(jù)機器學習/數(shù)據(jù)挖掘/計算廣告/搜索引擎相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先;

5、具備良好的溝通和表達能力,對信息流的用戶體驗上有自己的想法,有較好的產(chǎn)品意識者優(yōu)先。1、參與產(chǎn)品的推薦效果研發(fā);

2、在公司十幾億VV的產(chǎn)品上繼續(xù)挖掘改進空間;

3、參與全新的產(chǎn)品的推薦架構(gòu)搭建。

職位要求:

1、具備強悍的編碼能力和扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底;

2、有推薦系統(tǒng)相關(guān)經(jīng)驗,熟悉常用的推薦算法;

3、熟悉常見的開源組件,參與過高性能在線服務(wù)研發(fā)者優(yōu)先;

4、有大規(guī)模海量數(shù)據(jù)機器學習/數(shù)據(jù)挖掘/計算廣告/搜索引擎相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先;

5、具備良好的溝通和表達能力,對信息流的用戶體驗上有自己的想法,有較好的產(chǎn)品意識者優(yōu)先。

篇2: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?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時間內(nèi)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(wù)。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(xiàn)有業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)優(yōu)化,推薦算法的設(shè)計與開發(fā);

2.參與用戶行為的挖掘和分析;

3.參與數(shù)據(jù)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(yīng)用數(shù)學等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先;

2.熟練掌握機器學習相關(guān)的理論知識和實踐技能;

3.擁有扎實的數(shù)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(shù)據(jù)挖掘等AI相關(guān)的算法研發(fā);

2.算法相關(guān)的代碼庫、工具庫的封裝和發(fā)布;

3.AI相關(guān)算法的性能優(yōu)化、工程環(huán)境部署;

4.參與搭建和實現(xiàn)分布式深度學習集群。

任職要求:

1.良好的計算機及數(shù)學基礎(chǔ);

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(shù)據(jù)的處理,需要涉及包括信息檢索、自然語言處理、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域;

2.對數(shù)據(jù)進行建模,分析影響系統(tǒng)的關(guān)鍵因素,規(guī)劃、設(shè)計和實現(xiàn)新的解決方案,評估并優(yōu)化模型。

任職要求:

1.具備數(shù)學、計算機科學或相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域大學本科及以上學歷;

2.扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模型和算法設(shè)計與分析能力;

3.熟練Java以及面向?qū)ο缶幊碳夹g(shù);

4.熟悉Linu*/Uni*環(huán)境開發(fā)經(jīng)驗,會使用Shell/Python等腳本語言;

5.熟悉分布式系統(tǒng)架構(gòu)、設(shè)計和優(yōu)化技術(shù)。幼兒園食品安全應(yīng)急預案

篇3: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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。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(xiàn)數(shù)據(jù)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(guān)算法的研究、實現(xiàn)與調(diào)試;

2.負責針對項目需求,選擇合適的學習框架及調(diào)試;

3.深度學習與SLAM的結(jié)合應(yīng)用。

任職要求:

1計算機、通信相關(guān)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(lǐng)域的算法;

4.熟練掌握C/C++和Matlab、python,有很強的代碼實現(xiàn)能力;5.有機器學習相關(guān)經(jīng)驗,有RNN,CNN網(wǎng)絡(luò)修改及訓練經(jīng)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(guān)領(lǐng)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(shù)學等相關(guān)專業(yè);

2.有扎實的數(shù)學基礎(chǔ),具備模式識別、圖像處理、機器學習等基礎(chǔ)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(guān)工作或研究經(jīng)驗者優(yōu)先;

5.對技術(shù)充滿熱情,注重創(chuàng)新性思維,并能逐步在業(yè)務(wù)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(guān)數(shù)據(jù)平臺,有數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)經(jīng)驗者;

2.有深度學習相關(guān)經(jīng)驗,熟悉常用的深度學習框架(如TensorFlow、Caffe、Theano等)者;

3.扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(jīng)驗者。

任職要求:

1.本科以上學歷,計算機相關(guān)專業(yè),1-5年經(jīng)驗均可;

2.熟練使用Java/Python或者C/C++語言;

3.在深度學習領(lǐng)域有過理論研究或者實踐經(jīng)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(shù)進行前沿人工智能技術(shù)研發(fā);

2.熟練掌握各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN、RBN、RCNN、DNN等),并能夠?qū)⑵鋺?yīng)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(guān)領(lǐng)域的本科以上學歷,三年以上工作經(jīng)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(guān)知識,至少使用深度學習技術(shù)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(jīng)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(shù)據(jù)挖掘等工作的DL技術(shù)研發(fā);

2.從事對話系統(tǒng)、智能問答、閑聊等工作的DL技術(shù)研發(fā);

3.從事語音識別、合成、喚醒等工作的DL技術(shù)研發(fā)。

任職要求:

1.熟悉深度學習、數(shù)據(jù)挖掘和NLP技術(shù),有自然語言理解、對話系統(tǒng)或語音識別等應(yīng)用經(jīng)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,有較強的實現(xiàn)能力,有ACM/ICPC競賽經(jīng)驗者優(yōu)先;

4.具有統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)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。