1.設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法,解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題。
2.處理和清洗大規(guī)模數(shù)據(jù),開發(fā)數(shù)據(jù)處理流程,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。
3.基于業(yè)務(wù)需求,構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,進(jìn)行效果評(píng)估和模型優(yōu)化。
4.與跨部門團(tuán)隊(duì)合作,將機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中,提升產(chǎn)品性能和用戶體驗(yàn)。
5.跟蹤和研究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的前沿技術(shù),持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。
1.本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
2.扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),熟悉常見的算法和模型(如回歸、分類、聚類、深度學(xué)習(xí)等)。
3.精通至少一種編程語言,常用的有Python、Java、**C++**等。
4.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等),有實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
5.良好的數(shù)學(xué)背景,掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等基礎(chǔ)知識(shí)。
6.優(yōu)秀的分析和解決問題能力,能夠快速理解并應(yīng)用新技術(shù)。
7.良好的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力,能夠與不同部門有效協(xié)作。
2.處理和清洗大規(guī)模數(shù)據(jù),開發(fā)數(shù)據(jù)處理流程,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。
3.基于業(yè)務(wù)需求,構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,進(jìn)行效果評(píng)估和模型優(yōu)化。
4.與跨部門團(tuán)隊(duì)合作,將機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中,提升產(chǎn)品性能和用戶體驗(yàn)。
5.跟蹤和研究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的前沿技術(shù),持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。
1.本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
2.扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),熟悉常見的算法和模型(如回歸、分類、聚類、深度學(xué)習(xí)等)。
3.精通至少一種編程語言,常用的有Python、Java、**C++**等。
4.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等),有實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
5.良好的數(shù)學(xué)背景,掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等基礎(chǔ)知識(shí)。
6.優(yōu)秀的分析和解決問題能力,能夠快速理解并應(yīng)用新技術(shù)。
7.良好的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力,能夠與不同部門有效協(xié)作。
職位類別: 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師
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