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快乐@天使33
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算法工程师岗位职责(通用4篇)

在现实社会中,岗位职责使用的情况越来越多,制定岗位职责可以有效规范操作行为。那么制定岗位职责真的很难吗?以下是我为大家收集的算法工程师岗位职责(通用4篇),仅供参考,欢迎大家阅读。

主要职责:

1、结合业务需求,研究并实现数据挖掘算法;

2、参与业务解决方案的设计和编写,撰写相关技术文档。

岗位要求:

1、有扎实的数据基础,数学、物理等相关专业;

2、掌握统计分析方法、数据挖掘算法法及原理,并能基于业务问题灵活运用;

3、较强的文档编写功底和逻辑思维能力;

4、充分理解Hadoop基础架构和实现原理;

5、有较强的理解抽象问题能力和自我学习能力;

优先考虑:

1、有大数据挖掘相关项目经验者优先;

2、精通编程语言,能独立完成算法实现者优先。

3、具备良好的工作态度,积极进取者优先。

岗位职责:

1、负责图像处理和机器视觉的研发工作;

2、开发与算法相关的软件,根据实际产品需求设计算法;

3、负责算法的产品开发、优化实现、移植及其在嵌入式系统的实现。

任职要求:

1、本科以上学历,模式识别、自动化、计算机、电子信息、数学相关专业;

2、具备数字图像处理、机器学习和模式识别等方面的理论基础和实践经验,有存款机、清分机、点钞机等金融电子相关算法开发经验者优先;

3、精通常用的编程语言,具有扎实的.图像处理基础和数学基础,对计算机视觉具有浓厚兴趣,熟悉算法建模、嵌入式开发者尤佳;

4、具备高度的责任心、良好的职业道德素养、沟通能力及团队精神,有良好的语言表达和文档撰写能力和英文读写能力。

职位描述:

1、 设计/训练垂直领域图像处理模型

2、 搭建相似图片高效检索系统

3、 将图像处理模型应用于产品推荐系统/检索系统中。

4、 分析与改进模型性能。

职位要求:

1、 计算机及相关专业本科以上学历

2、 熟悉Python或者C

3、 熟悉数据结构和算法,拥有优秀的编程能力

4、 良好的沟通与表达能力、思路清晰,较强的动手能力与逻辑分析能力

5、 拥有Image Processing和Machine learning研究经验优先

岗位职责:

1、 根据工程案例,提出合适的数学算法,并编写相关计算程序;

2、本岗位设置培养方向:线性规划(线性规划、最优化)、数理统计(假设检验、参数估计、方差分析、回归分析等)、微分方程类(根据物理工程模型建立微分方程)

岗位要求:

1、全日制计算机、统计、数学、物理、信息技术或其他专业但对数学特别感兴趣者,本科以上学历;

2、有数据分析、数据挖掘和建模的经验;

3、具备C语言的编程能力优先;

4、熟悉matlab或同类软件者优先;

5、对算法研究具有浓厚兴趣,愿意从事研究工作;

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熙熙ToKi

算法工程师前景还是比较广阔的。算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

264 评论

雾都下的吃货

就业前景非常好,我觉得是一个国家需要的的职业,算法工程师对于国家一些重要领域还是挺重要的。

168 评论

龙龙爱龙眼

1、业务认知&问题定位首先要清楚你所要解决的问题是什么,是否需要复杂的算法求解。问题的定义来源于你对业务的认知和理解。我们经常陷入一种误区,觉得自己是一名算法工程师,遇到任务问题都想要用复杂的算法去求解。正所谓一顿操作猛如虎,得来的效果却很一般。因此,做事之前一定要在理解业务的基础上,把问题定位清楚,用合适的方法求解。2、数据挖掘&分析深度学习的应用能够突飞猛进的一个重要原因就是大数据的支撑。当前获取数据的成本很低,而数据清理和挖掘的成本很高,但非常重要。数据是模型的输入,是模型能够拟合的上限。在入模之前,你需要花一定的精力用于数据工作,这是必要也是值得的。因此,掌握数据能力也是一名算法工程师的必经之路。3、算法策略这是每位算法工程师的硬实力,有了清晰的问题和可用的数据后,我们需要选择合适的算法策略求解问题。就销量预估而言,由于特征大部分都是表格型,树模型及其变体成为首选的方案。通过树模型,你能够快速拿到一个不错的baseline。但千万不要停滞不前,你需要调研更多的先进的方案进行优化,即使此时能够拿到的受益不多,但请坚持专研的精神(近期时序模型中,热度很高的informer值得尝试)。此外,“人工智能,有多少人工就有多少智能”这句话在实际应用领域体现得淋漓尽致。策略也属于算法的一部分,人工策略有时候能够带来很大的受益,也能够找到更适合的算法优化方向。例如,我们在优化首猜的货品池时,考虑到首猜目前的推荐算法已经非常优秀了,但消费者的成交来源主要是搜索,我们通过人工分析选择了做增量货品供给的方式,拿到了不错的业务效果。基于此,我们也找到了更合适的选品算法优化方向。4、离线实验和线上AB实验实验是验证理论的最佳手段,也是最具有说服力的。我们需要找到几个合适的指标进行优化,并且要保证离线效。

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