職位描述：

工作職責:

1.運用數據挖掘/機器學習相關理論和方法，深入挖掘業務數據，洞察業務規律；

2.針對各業務線進行數據分析、特征提取、模型訓練與效果評估；

3.參與智慧供應鏈和物流體系建設，包括但不限于自動訂貨/補貨、自動化庫存管理、智能排線；

4.了解業務背景及需求，創建并持續優化供應鏈、物流等相關模型；

5.完成部門安排的其他數據相關工作任務。

任職資格:

1.985或211大學本科或者研究生背景，計算機、統計學、應用數學相關專業；

2.深刻理解機器學習與數據挖掘相關算法原理，包括但不限于回歸、分類、神經網絡、圖計算、概率統計、最優化算法等，有實際項目開發、應用經驗優先；

3.熟練使用常用算法和數據結構，對算法有較強的實現能力；

4.至少掌握一種編程語言，Java、Scala、Python等，熟練使用SQL，熟悉Hadoop、Hive、MapReduce、Spark等技術平臺；

5.對電商、物流、零售業務有深厚的研究興趣，對實際業務有較強的適應和學習能力；

6.對解決挑戰性問題充滿激情，有強烈的上進心和求知欲，善于學習新事物，渴望用技術改變未來。

篇2:人工智能算法工程師（數據挖掘）職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

職責描述：

1.負責大數據的挖掘、信號處理、機器學習、深度學習等相關領域的研發和算法實現，例如推薦和個性化/預測/分類/聚類/關聯分析/特征量化等等。

2.熟練使用C/C++語言編程，掌握Python編程技術，能使用Caffe/Tensorflow等工具建模。

3.負責自然語言處理、圖像識別等技術應用研發。

4.直接參與核心代碼的書寫，解決項目應用過程中的技術問題。

5.良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發現有價值的規律。

任職要求：

1.具備扎實的機器學習理論及技術基礎，熟悉各種相關性算法，有相關建模經驗。

2.2年以上人工智能領域工作經驗，熟悉機器學習，深度學習的算法和原理，并有調優經驗。能運用分類，回歸，排序，深度學習等模型解決相關問題。

3.精通人工智能領域的關鍵技術和架構設計，精通遷移化學習和特征提取，對卷積神經網絡有良好的理論和實操經驗。

4.熟悉Tensorflow/Caffe/pytorch等常用深度學習框架中一種或多種。

5.碩士以上學歷（模式識別、人工智能、計算機相關專業），扎實的機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎；重點大學畢業優先；能力相符者可放寬至本科。

6.良好的溝通能力和表達能力；分析能力、邏輯思維能力強；具有較強的學習能力。

篇3:30359數據挖掘算法工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

基于海量用戶行為和相關數據信息，設計畫像挖掘算法，構建和優化用戶畫像

負責用戶行為中的內容數據（圖文、視頻等）的理解、分類和標注，以及領域知識圖譜的建設

負責用戶畫像在部門乃至公司內部的應用落地，提升所支撐產品線的業務效果

任職要求：

崗位要求：

2年以上數據挖掘相關研發經驗，有自然語言處理項目經驗者優先

扎實的機器學習功底，熟練使用tensorflow、torch等深度學習框架

熟悉數據倉庫、數據集市，以及大數據相關技術，如：Hadoop、Hive、Spark、Impala等

精通python/java/scala中至少一種編程語言