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學習工程師崗位職責
在不斷進步的社會中，大家逐漸認識到崗位職責的重要性，制定崗位職責可以最大限度地實現勞動用工的科學配置。那么什么樣的崗位職責才是有效的呢？下面是小編為大家整理的學習工程師崗位職責，歡迎大家分享。
學習工程師崗位職責1
崗位職責：
1、基于海量數據進行數據建模與分析；
2、對海量數據進行feature selection，combination等feature engineering工作；
3、針對海量用戶行為數據，構建用戶興趣屬性，金融屬性畫像，欺詐屬性等多維度畫像；
4、基于海量畫像數據，構建金融風控，互聯網反作弊，精準營銷，垃圾內容等模型和服務。
任職要求：
1、本科及以上學歷，機器學習或統計學習建模領域擁有實際工作經驗；
2、良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發現有價值的規律，熟悉大規模數據挖掘、機器學習等基本算法；
3、編程基礎扎實，熟悉算法數據結構，有超過2年以上c++或python開發經驗；
4、有金融模型、廣告算法、推薦算法等相關領域研究或實踐經驗者優先；
5、踏實勤奮，自我驅動。
學習工程師崗位職責2
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3
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4
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；
�、戎R表示及推理、問答系統；
�、蓤D像識別；
�、式y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。
學習工程師崗位職責5
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。
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