机器学习工程师岗位工作职责

1、机器学习工程师岗位工作职责 简介:机器学习(machinelearning,ml)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、靠近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。特地研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的学问或技能,重新组织已有的学问结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。 机器学习工程师职位描述(模板一) 岗位职责: 1.负责路线检索和排序的合理性; 2.分析现有召回和排序模型,提升路线规划合理性; 3.挖掘路线权重、用户偏好,优化现有排序模型; 4.挖掘和学习用户行为,提升推

2、荐的满足度。 任职要求: 1.计算机、或其他信息类专业的本科及以上学历; 2.熟识数据挖掘、机器学习算法,有2年以上相关经验; 3.熟识linux、c/c+编程,python、shell或其他脚本语言; 4.优秀的规律分析和总结能力,擅长解决问题和分析问题; 5.对工作有责任心,良好的沟通和团队合作能力。 机器学习工程师职位描述(模板二) 岗位职责: 1.基于海量数据进行数据建模与分析; 2.对海量数据进行featureselection,combination等featureengineering工作; 3.针对海量用户行为数据,构建用户兴趣属性,金融属性画像,欺诈属性等多维度画像; 4.基

3、于海量画像数据,构建金融风控,互联网反作弊,精准营销,垃圾内容等模型和服务。 任职要求: 1.本科及以上学历,机器学习或统计学习建模领域拥有实际工作经验; 2.良好的规律思维能力,能够从海量数据中发觉有价值的规律,熟识大规模数据挖掘、机器学习等基本算法; 3.编程基础扎实,熟识算法数据结构,有超过2年以上c+或python开发经验; 4.有金融模型、广告算法、推荐算法等相关领域研究或实践经验者优先; 5.踏实勤奋,自我驱动。 机器学习工程师职位描述(模板三) 岗位职责: 1.参与公司各个产品线的个性化推荐系统的研发; 2.分析用户行为数据,并设计合理的推荐算法模型及策略,并优化推荐排序; 3.

4、通过对用户行为数据的挖掘,对用户进行建模,精准刻画用户各种属性。 任职要求: 1.全日制本科及以上学历,计算机相关专业; 2.娴熟把握各类个性化推荐算法,并有开发个性化推荐系统的实际项目经验;娴熟把握各类回归及排序算法,能够利用相关算法进行推荐排序的优化; 3.娴熟把握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术,能够依据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发; 4.有较强的工程架构和开发能力,能够实现支撑千万级用户和tb级用户行为数据的推荐系统或算法; 5.把握python、matlab等脚本语言,熟识各类数据挖掘工具(如weka、mahout),能够快速建立模型并进行验证; 6.对

5、数据敏感,擅长发觉数据中的潜在规律,擅长分析问题,了解业界的最新动态; 7.具有良好的沟通能力,有责任心,有良好的学习能力,具备优秀的沟通能力和团队精神。 机器学习工程师职位描述(模板四) 岗位职责: 1.负责算法改进; 2.基于大规模用户行为,以效果为目标,建立并优化推荐系统的基础算法和策略; 3.应用机器学习等尖端技术,针对海量信息建模,挖掘潜在商业价值; 4.负责在线广告投放系统的核心技术创新与优化; 5.提高在线广告的相关度、用户体验、投放效果及变现能力。 任职要求: 1.计算机或相关专业硕士以上学历; 2.良好的规律思维能力,和数据敏感度,能能够从海量数据中发觉有价值的规律; 3.优

6、秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题布满激情; 4.良好的团队合作精神,较强的沟通能力; 5.良好的技术领导能力,有能力开拓一个技术方向,带动和引导一个技术方向的规划、研发; 6.熟识c/c+语言编程,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解。 机器学习工程师职位描述(模板五) 岗位职责: 1.用机器学习、文本挖掘等技术,对结构化和非结构化数据进行挖掘,发觉其潜在关系,指导大数据应用落地; 2.构建通用的分布式环境下机器学习系统,快速支持算法应用; 3.参与文本意图分析,包括文本分类和聚类,拼写纠错,实体识别与消歧,中心词提取,短文本理解等; 4.探索ai领域。 任职要求: 1.计算机/通信等相关专业,硕士及以上学历,有较好的理论基础和快速的学习能力; 2.娴熟把握tensorflow,pytorch,caffe,hts等社区开源工具中的一种及以上; 3.对常用的机器学习/深度学习算法有深入理解,例如:lr/gmm/svm/crf/maxent/hmm/nn等; 4.熟识linux开发环境,把握至少一门编程语言,如c+、python等; 5