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算法工程师岗位职责

(职位描述,任职要求)

      简介:算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

 

算法工程师职位描述(模板一)

岗位职责:

1.责自然语言处理相关的工作,包括但不限于语义理解、信息抽取、文本分类、命名实体识别、句法分析等;

2.负责后台垂直领域的开发和改进;

3.分析挖掘用户行为数据,为用户体验的提升、问题的发现、算法的改进提供支持;

4.在机器学习平台上封装算法并对外提供服务接口;

5.负责模型的开发,评估,部署,监控优化工作;

6.独立完成系统上线和后续优化。




任职要求:

1.计算机、数学、物理及相关专业统招本科以上学历;

2.熟练掌握Java,Python等其他编程语言,有很好的数据结构认识,算法和编程能力;

3.熟悉常见的机器学习算法,在图像,语音,自然语言处理等领域有实际的算法开发经验;

4.有NLP工作经验者优先,熟悉XGBOOST、TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、MXNet等深度学习框架者优先;

5.有Hadoop,MapReduce,Spark,Storm,HBase,Kafka等开发经验者优先;

6.能够熟练阅读英文文献;

7.有较强的分析问题解决问题能力,工作踏实上进;有良好的团队合作意识。

 

算法工程师职位描述(模板二)

岗位职责:

1.参与开发信用模型,反欺诈模型,包括对非结构化数据的处理和提取,文本数据挖掘,社交网络分析的特征提取等;

2.设计开发模型、策略的监控报表,对于模型进行监控并可以跟进调优;

3.参与数据对接、输出等相关项目的设计与实现。




任职要求:

1.数学、统计、金融、计算机等相关专业统招本科以上学历;

2.具备互联网应用研发经验,有很好的策略架构设计能力者优先;

3.有数据挖掘相关领域、大数据项目开发经验,了解当前机器学习、数据挖掘算法和技术;

4.熟练掌握常用数据结构和算法,熟练掌握数据处理技巧,熟练使用sql/python/R等,能够独立完成数据清洗、特征提取的工作;

5.有责任心,工作独立性强,有良好的团队合作精神,具备良好的学习能力。

 

算法工程师职位描述(模板三)

岗位职责:

1.对海量数据进行特征工程工作;

2.运用机器学习、对结构化和非结构化数据、时间序列数据进行挖掘,发现其潜在关联与知识;

3.利用海量数据构建信用评估模型。




任职要求:

1.本科或以上学历,计算机、数学、统计相关专业毕业;

2.熟练掌握常用机器学习算法;

3.有linux平台数据处理经验,熟悉常用的shell命令;

4.熟练使用c++/python/golang等任一一种语言 ;

5.有过数据挖掘/机器学习相关工作经验;

6.具有良好的逻辑分析、解决问题的能力,具备一定的英文阅读能力;

7.有过信用评估相关工作者优先。

 

算法工程师职位描述(模板四)

岗位职责:

1.通过海量数据挖掘、机器学习等方法,构建用户画像、个性化推荐、预测、 风险控制等系统;

2.参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化;

3.用户分析、理解及建模,持续提升用户产品体验;

4.调研并促进数据挖掘在公司多个业务领域的应用。

 

任职要求:

1.计算机、数学相关专业背景;

2.2年以上算法、海量数据挖掘相关项目经验;

3.熟练掌握C/C++/Java/Python/Go/Scala编程语言中的一种;

4.熟悉常用机器学习,数据挖掘,推荐系统等相关算法;

5.有推荐系统、广告、搜索、用户画像、反作弊、预测算法等领域一项以上经验者优先;

6.主动性强、学习能力强,易沟通,团队合作精神佳。

 

算法工程师职位描述(模板五)

岗位职责:

1.设计或运用自然语言处理相关技术与算法,解决系统工程实践问题;

2.使用机器学习算法、深度学习相关技术(词向量、RNN、LSTM、BRNN等)解决相关问题。




任职要求:

1.熟悉自然语言处理相关任务(分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注等)的设计和实现;

2.熟悉常见机器学习算法:分类、聚类、决策树、贝叶斯、SVM、HMM、最大熵等;

3.熟练使用C++、Python、JAVA至少一种语言,JAVA优先。

4.有两年以上机器学习相关工作经验。
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