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學習工程師崗位職責
隨著社會一步步向前發展，崗位職責的使用頻率呈上升趨勢，崗位職責可以明確每個人工作職責是什么內容，該承擔什么樣的工作、擔當什么樣的責任、如何更好的去做、什么是不該做的等等。那么崗位職責怎么制定才能發揮它最大的作用呢？以下是小編整理的學習工程師崗位職責，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
學習工程師崗位職責1
職位描述：
工作職責:
橫跨系統與算法的邊界，設計高效的分布式機器學習系統，能高效靈活地支持機器學習模型訓練；
調研和實現業界機器學習算法前沿進展，有自己見解，并結合應用到最右的業務場景中
崗位要求:
在業界top的搜索引擎/推薦系統做過至少2-3年相關的研發工作，深入理解機器學習的相關算法原理，實現以及應用場景
機器學習、分布式系統方向的計算機專業的研究生或優秀本科生；熟悉常見的`分布式編程范式以及設計模式；有一定的分布式計算系統與機器學習相結合的理論和實踐基礎；
對技術研究和應用抱有濃厚興趣，有強烈的上進心和責任感，善于思考和運用新知識；
扎實的c/c++和python編碼功底，熟悉mpi/cuda等高性能計算框架；
在acm/icpc，google jam，top coder，百度之星等比賽取得優異成績的優先；
加分項：
思考過tensorflow/mxnet/caffe/theano/torch等的架構代碼和設計邏輯的優先；
對大規模分布式機器學習系統實踐經驗者優先；
有發表nips/acl/aaai/icml/ijcai/emnlp/sigkdd/iccv/cvpr/osdi/sosp等頂會論文的優先；
如果您樂于設計和實現高性能優雅的系統，而又想擁抱大規模機器學習帶來的可能性，歡迎加入我們。
學習工程師崗位職責2
職位描述：
工作職責：
1、aml: applied machine learning
2、設計大規模機器學習平臺的基礎架構
3、參與模型訓練，模型服務，樣本管理，資源調度等機器學習相關問題的`研發
任職要求：
1、扎實的編程基礎，熟練掌握c/c++，python語言，具備親力親為的技術水平
2、擁有大型系統設計方面的經驗
3、熟悉操作系統和計算機體系結構
4、具有獨立解決問題的能力，良好的團隊合作意識和溝通能力
5、富有創新精神，不斷解決前沿課題
加分項：
1、熟悉至少一種主流深度學習編程框架（tensorflow/caffe/mxnet），熟悉其底層架構和實現機制
2、熟悉深度學習算法（cnn/rnn/lstm/vae等)
3、有過分布式系統的開源社區經歷
學習工程師崗位職責3
職位描述：
崗位職責:
1、能夠根據業務目標，設計解決方案，獨立設計數據挖掘和分析框架，搜集數據，制作數據挖掘分析報告；
2、根據目標分析主題，負責數據收集和清洗，能開發數據采集工具（如網絡爬蟲等）；
3、獨立設計、開發、測試和維護數據挖掘和分析模型，進行模型調優和優化，能夠通過模型解決業務的痛點問題；
4、從部門業務角度出發，不斷進行數據探索，利用數據來發現業務和產品的問題與瓶頸，提出可以落地的改進措施和解決方案；
5、研究人工智能/數據挖掘/機器學習/深度學習等領域的新技術、新算法，提出針對部門業務場景的實施方案，并負責方案的驗證和實施落地；
6、完成領導交辦的其他工作。
任職資格:
1、計算機、軟件工程、模式識別、人工智能、數學、統計學等專業碩士或博士，在數據挖掘、機器學習、深度學習等某一領域有2年以上算法、模型的實際研發工作經驗；
2、有扎實的數據結構和算法功底，精通機器學習、深度學習、數據挖掘等理論和技術基礎（需熟悉算法底層原理），能夠針對不同的業務需求使用不同的算法模型實現業務訴求，有豐富的算法應用和工程化落地的實際工作經驗；
3、具有良好的數學和統計分析基礎，熟練掌握數據分析和挖掘的流程與方法，能夠獨立進行數據建模和分析，產出數據分析報告；
4、有良好的`程序開發基礎，精通python、java等語言，了解hadoop、spark、hive等分布式計算平臺；
5、熟悉機器學習開源框架（tensorflow、caffe、mxnet，等），研究過開源框架的源碼者優先；
6、熟悉linux、unix系統，掌握oracle、mysql、db2等主流數據庫中的一種，熟悉sql以及shell腳本開發；
7、細心、耐心、有很強的責任感，對產出的質量有高要求，執行力強，富有團隊精神。
加分項：
1、在數據科學競賽平臺（如kaggle、天池等）做為核心成員取得top 10%成績者優先。
學習工程師崗位職責4
職位描述：
工作職責：
1、負責抖音/火山等多個業務線的端到端體驗優化相關策略算法系統建設與優化工作；
2、通過海量數據，分析與挖掘各種潛在關聯，保障用戶體驗。
任職要求：
1、本科及以上學歷，計算機相關專業；
2、具備扎實的算法基礎和優秀的.編碼能力；
3、精通spark、hive、storm、hadoop等至少一項分布式系統；
4、具備優秀的邏輯思維能力，對解決挑戰性問題充滿熱情，善于解決問題和分析問題；
5、具備良好的團隊合作精神，較強的溝通能力和學習能力；
6、有tensorflow lite等相關工作經驗者優先。
學習工程師崗位職責5
職位描述：
崗位職責：
1.改進/優化深度學習開源框架；
2.對高性能深度學習庫進行需求分析；
3.對深度學習開源框架進行性能分析與優化。
任職要求：
1.國內學歷：統招全日制985/211碩士及以上學歷，取得學位證和畢業證；
2.國外學歷：海外全日制碩士及以上學歷；qs世界大學排名前300高等院校；海外留學時長不少于1.5年；
3.精通linux環境下c++編程；
4.熟悉腳本語言，cuda編程；
5.熟悉深度學習開源框架源碼，例如caffe、tensorflow、pytorch、cntk等；
6.熟悉編譯優化相關技術者優先；
7.具有良好的理解能力和英語閱讀能力；
8.邏輯思維強，做事踏實、認真，具備一定抗壓能力；
9.具有良好的團隊協作精神，責任心強，能夠積極主動地完成相關工作；
10.英語6級，能讀懂相關外文技術文獻。
學習工程師崗位職責6
學習開發工程師崗位職責
工作職責:
負責大規模分布式機器學習/深度學習系統的設計和開發;
負責自研分布式機器學習/深度學習框架;
負責模型算法與系統實現的聯合優化;
負責跟蹤資訊/搜索類內容服務業務相關的開源框架、新算法框架的技術選型及系統研發;
負責深入業務的.流程，制定應用機器學習/深度學習技術的優化方案。
任職要求:
2年以上c++開發經驗，1年以上分布式系統設計、架構、建設經驗;
具備較強的溝通能力，思維活躍，前瞻學習能力強;
較流暢的英文技術材料閱讀能力;
對系統優化和算法模型應用有濃厚興趣;
熟悉分布式機器學習/深度學習框架相關技術:tensorflow、caffe、mxnet等;閱讀過相關源碼，理解該類架構設計者優先;
具備分布式計算框架的使用和并行算法的開發經驗者優先。
學習工程師崗位職責7
職位描述：
工作職責：
1)開發企業安全解決方案后端的大數據引擎
2)主要參與兩個項目：建立profile，發現偏離profile的異常；采用supervised machine learning學習后判斷未知文件的.屬性
技能要求：
-熟練掌握svm、random forest等算法；具有大維度（幾百幾千個維度）項目經驗的優先
-具有通過機器學習建立profile，通過判斷profile的偏離來判斷異常，并且能不斷修正profile的項目經驗的優先
-很強的系統架構能力，主要集中在后端服務器的分級、平行延展以及和第三方系統和數據來源的對接等方面
-具有大數據平臺開發及搭建維護經驗，熟悉mapreduce、hadoop軟件棧以及spark平臺經驗等
-良好的團隊合作精神，較強的溝通能力和學習能力
學習工程師崗位職責8
職位描述：
崗位職責：
1.負責對象檢索業務相關功能開發；
2.負責深度特征提取開發工作；
3.負責特征索引開發；
4.負責對象檢索開發。
任職要求：
1.國內學歷：統招全日制985/211碩士及以上學歷，取得學位證和畢業證；
2.國外學歷：海外全日制碩士及以上學歷；qs世界大學排名前300高等院校；海外留學時長不少于1.5年；
3. 2年及以上相關工作經驗；
4.有分布式系統理論基礎和實踐經驗，有分布式機器學習算法開發經驗者優先；
5.有計算機視覺（如圖像識別理解，人臉檢測識別、目標檢測和跟蹤、增強現實、圖像質量評價，圖像分割增強等）開發經驗者優先；
6.在公開測試集取得優異效果或在nips、cvpr等頂級會議發表論文或有深度學習的'產品研究經驗者優先；
7.熟悉linux系統，linux下的c/c++開發，熟練掌握socket網絡編程，多線程編程；
8.熟悉python，具有良好的編程習慣和算法基礎；
9.熟悉一種以上的深度學習的開源框架，如caffe、tensorflow等；
10.對深度學習相關神經網絡理解深入，如dnn、cnn、rnn、gan等。
學習工程師崗位職責9
職位描述：
我們正在尋找愿意來立刻上手工作并迎接充滿趣味（挑戰）的工作的算法工程師，您的`工作內容代表了未來零售的前沿技術，數以萬計的商戶將會因為您在機器學習和ai領域的工作而運營得更加高效。
工作職責
針對不同的產品功能，進行概念設計、原型論證并最終開發部署機器學習模型
參與構建可擴展的機器學習模型訓練評估平臺
領導企業級計算機視覺與nlp產品開發，建立企業個性化學習解決方案
與工程師團隊、分析師團隊以及產品團隊合作，明確用戶需求，探索正確的解決方案
利用數據驅動的思想幫助我們的客戶
工作要求
全日制統招碩士及以上學歷，計算機、軟件工程等相關專業，cet6
三年以上計算機視覺或nlp領域機器學習相關工作經驗
熟悉機器學習框架，如tensorflow、caffe2、pytorch
精通一種或多種語言，如java、c++、python
熟悉數據庫相關技術與技巧，包含rdbms，nosql
具備gpu編程的經驗，熟悉cuda/cudadnn優先
熟悉容器類技術，包含docker、mesos、kubernetes
熟悉大數據框架，包含hadoop、hive、spark等
學習工程師崗位職責10
職位描述：
工作職責：
發現cv、cg算法pipeline中性能瓶頸，提出加速解決方案
壓縮神經網絡模型，將其部署成高效率的移動端應用或后臺服務
和研究員一起將前沿算法優化至可商用的'程度
任職要求：
碩士以上學歷，相關工作經驗至少兩年
對深度學習有較深了解，熟練掌握pruning、quantization、knowledge distillation等常用的模型壓縮方法
對cpu內存、cuda顯存使用優化有相關經驗
掌握c++，python，java等最少一種開發程序語言
良好的溝通、需求理解能力和團隊合作能力，工作積極主動負責
學習工程師崗位職責11
職責描述：
職責描述
通過nlp對海量自然語言文本信息進行建模，抽取，歸類，合并，標準化，清洗等等操作。
通過neural network的deep learning對模型進行訓練和學習，并不斷探索新的學習模型來提高精度。
職位要求
熟悉python語言；
熟悉python有關的自然語言包nltk；
使用過theano或其他深度學習平臺的優先。
熟悉至少一種關系型或非關系型數據庫，mongodb ；
較強的`邏輯思維能力，善于分析梳理業務需求并實現；
良好的溝通和協作能力，以及小團隊領導能力；
崗位要求：
學歷要求：不限
語言要求：不限
年齡要求：不限
工作年限：不限
學習工程師崗位職責12
職位描述：
工作職責：
負責搜索排序點擊率預估模型算法研發
負責排序相關深度學習模型研發
任職要求：
精通機器學習算法及其原理，對算法特點有深刻理解，能快速制定算法實現方案和進行業務算法創新；
熟悉常用的搜索排序算法，深入理解常見機器學習或數據挖掘算法原理，熟悉常見的.統計原理及方法；
熟悉深度學習相關技術；
2年以上大規模數據挖掘相關工作經驗；熟悉hadoop/spark/深度學習框架；
精通c/c++/python編程，熟悉常用算法及優化
優秀的編程能力良好的數據意識，能結合產品通過數據分析發現有價值信息；
學習工程師崗位職責13
職位描述：
職責描述：
本崗位使用python以及gpu加速的方法進行定制化的深度學習框架的`開發。
任職要求：
1.學歷和經驗
985/211本科以及以上，2年以上python經驗
2.技術要求
a)精通python
b)理解tensorflow（或其他主要框架）的工作原理和主要操作
c)較強的英語文獻閱讀能力和學習能力
學習工程師崗位職責14
職位描述：
工作職責：
1、負責今日頭條內容付費和會員相關業務開發；
2、負責在線大流量高并發系統設計；
3、主要實現語言為python／golang。
任職要求：
1、本科及以上學歷，計算機、通信等相關專業；
2、有扎實的編程能力，有優秀的設計和代碼品位；
3、深刻理解計算機原理，有良好的數據結構和算法基礎；
4、熟悉mysql 、memcache、redis、消息隊列等常用web組件，并有能力進行定制化改進；
5、有高并發服務設計和實現經驗優先；
6、有較好的產品意識優先；
7、積極樂觀，責任心強，工作認真細致，具有良好的.團隊溝通與協作能力；
8、熱愛編程，有較強的學習能力，有強烈的求知欲、好奇心和進取心，能及時關注和學習業界最新技術。
學習工程師崗位職責15
職位描述：
工作職責：
1、負責字節跳動風控機器學習系統開發，包括任務流調度，機器學習系統管理和運維，機器學習算法部署、模型在線服務等；
2、為系統設計和實現合理的在線和離線架構，優化前后端性能，配合產品迭代開發；
任職要求：
1、精通至少一門編程語言，熟練運用各種常用算法和數據結構，有獨立的實現能力；
2、優秀的分析問題和解決問題能力，對解決具有挑戰性問題充滿激情；
3、掌握分布式系統原理，有實際的`分布式系統或應用開發經驗；
4、熟悉各類機器學習算法，熟悉tensorflow，caffe，mxnet或其它機器學習框架；
5、有以下相關經驗者優先：從事過大規模分布式系統，如云計算，機器學習系統的開發和運維。
學習工程師崗位職責16
ai算法及深度學習工程師職位要求
1.數學、統計學、計算機、大數據或金融類專業，碩士以上學歷；碩士或有留學背景優先；
2.有大數據、ai或金融業從業經歷（資管、財富、量化投資等），對大數據、ai算法學習或金融業務有深入了解者優先；
3.對以下至少一個領域有深入研究或者資深的工作經驗；
⑴深度學習；
⑵自然語言處理；
⑶搜索／推薦算法；
⑷知識表示及推理、問答系統；
⑸圖像識別；
⑹統計機器學習。
4.熟悉hadoop、spark、caffe、tensorflow等開源社區，有實際項目開發經驗；
5.熟悉python和java或r；有產品經理經歷優先；
6.學習能力強、善于溝通、對技術創新充滿激情。
ai算法及深度學習工程師崗位職責
利用人工智能+大數據技術，為用戶提供智能化服務：
1.從事人工智能領域前沿算法的研發，技術驅動，探索人工智能的創新應用；
2.從具體的場景和問題出發，研發算法系統，產出解決方案；
3.構建人工智能平臺，將智能服務的.能力賦予更多的產品。
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