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高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責
在充滿活力,日益開放的今天,我們每個人都可能會接觸到崗位職責,任何崗位職責都是一個責任、權(quán)力與義務的綜合體,有多大的權(quán)力就應該承擔多大的責任,有多大的權(quán)力和責任應該盡多大的義務,任何割裂開來的做法都會發(fā)生問題。你所接觸過的崗位職責都是什么樣子的呢?下面是小編精心整理的高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責,希望能夠幫助到大家。
高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責1
職責:
1、深入理解業(yè)務,準確分析問題,研發(fā)適合的算法與策略,不斷優(yōu)化效果和性能;
2、使用機器學習技術進行語義解析,最終形成知識圖譜,提升業(yè)務的效率和效果;
3、包括但不限于以下算法方向:推薦、圖像、NLP、知識圖譜等;
4、模型設計與選擇,代碼輸出;
5、負責算法團隊的能力與效率的不斷優(yōu)化。
任職要求:
1、擁有強悍的編碼能力,有扎實的'數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底。
2、熟悉Linux開發(fā)環(huán)境,熟悉Python/Java/C++語言。
3、掌握自然語言處理、信息檢索、深度學習理論,實現(xiàn)過相關算法或有相關應用;
4、責任心強,積極主動,有良好的溝通能力和團隊合作能力;
5、計算機統(tǒng)招本科以上學歷,有5年以上相關工作經(jīng)歷。
高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責2
職責:
1、參與指紋、掌紋、人臉、虹膜等生物識別算法的研發(fā)和優(yōu)化;
2、參與二維碼算法的研發(fā)和優(yōu)化;
3、參與公司各種算法在不同平臺間的移植和調(diào)試;
4、進行算法時間復雜度及空間復雜度分析;
5、協(xié)助芯片設計部門完成算法專用電路設計。
任職要求:
1、計算機/電子/自動化/數(shù)學等相關專業(yè),本科及以上學歷;
2、熟悉圖像處理算法,有相關算法研發(fā)或優(yōu)化經(jīng)驗;
3、熟練運用C語言與matlab等相關工具軟件;
4、有良好的.溝通表達能力及團隊合作精神,有較強的抗壓能力。
高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責3
職責
1、負責人工智能技術的研究,包括機器學習,智能控制、知識應用、智能決策等技術研究;
2、負責智能人機交互方案和技術研究,參與相關產(chǎn)品的原型驗證與開發(fā);
3、負責人工智能機器學習、智能控制等方面技術研究和方案設計;
4、負責人機交互方案的設計和研究;
5、負責技術方案及相關產(chǎn)品的開發(fā)實現(xiàn)和驗證;
6、為客戶提供相關產(chǎn)品和解決方案咨詢;
任職要求:
1、全日制本科以上學歷,電子、計算機、自動化、通信等相關專業(yè),4年以上相關工作經(jīng)歷;
2、有較強的數(shù)學和編程能力,熟練掌握圖像處理和模式識別的基本算法,熟練運用C++和matlab;
3、熟悉智能控制、機器學習相關的技術和方法;
4、精通C/C++編程,熟悉主流的.算法包,能夠?qū)λ惴ㄟM行驗證和實現(xiàn);
5、熟悉spark,善于處理海量數(shù)據(jù)建模;
6、具有人工智能項目研究和實踐經(jīng)驗;
7、參與并主導人工智能解決方案的制訂,及技術驗證。
高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責4
職責:
1.設計高效而魯棒的目標檢測和跟蹤算法;
2.配合軟件工程師對算法進行優(yōu)化;
3.跟蹤國際前沿研究,并對算法工程師進行培訓;
4.撰寫相關的技術文檔。
任職要求:
1.具有大學博士學位;
2.博士期間從事深度學習相關研究,有扎實理論基礎(概率論與隨機過程、線性代數(shù)與矩陣論、反向傳播算法等),對深度神經(jīng)網(wǎng)絡有較深的理解;
3.熟悉深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的.結(jié)構(gòu)和高層特征可視化方法,能夠根據(jù)實際情況優(yōu)化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu);
4.熟悉目標檢測和跟蹤算法;
5.具有良好的溝通能力和團隊合作能力。
高級算法工程師的基本職責概述-崗位職責5
職責:
1、將人工智能、深度機器學習算法應用到大數(shù)據(jù)處理中,解決實際業(yè)務問題,如碰撞檢測,智能運營等;
2、研究如何抽象建模,設計高效的機器學習、深度學習算法,并負責深度學習框架的搭建,包括算法實現(xiàn)及系統(tǒng)研發(fā);
3、探索人工智能在行業(yè)的創(chuàng)新應用,關注最新算法動態(tài),預研算法在業(yè)務應用的機會點。
崗位要求:
至少具備滿足其中2-3項:
1、計算機科學、電子工程、統(tǒng)計、數(shù)學或其它人工智能相關專業(yè)畢業(yè),具備良好的`數(shù)據(jù)基礎;
2、熟練掌握常見的數(shù)據(jù)挖掘或機器學習算法;
3、熟悉Sklearn、Tensorflow或PyTorch等機器學習框架
4、熟練掌握Java/Python/Scala編程語言中的一種;
5、熟悉Hadoop生態(tài)相關技術,有Spark或Flink等分布式計算等相關經(jīng)驗;
6、具有數(shù)據(jù)挖掘和診斷系統(tǒng)/推薦系統(tǒng)/廣告系統(tǒng)等相關經(jīng)驗者優(yōu)先;
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