算法工程師的工作職責描述
算法工程師的工作職責描述
算法工程師需要負責大數據挖掘領域的前沿技術研究及算法開發。下面是學習啦小編整理的算法工程師的工作職責描述。
算法工程師的工作職責描述1
職責
1、參與故障診斷或數據分析項目的可行性分析、技術可行性分析和需求分析;
2、負責核心算法的研究、設計、優化、改進及代碼實現;
3、負責系統的詳細設計工作(按項目具體要求，承擔軟件的設計與開發);
4、負責系統的編碼實現(按系統設計完成功能模塊編寫);
5、制定及維護所負責研發項目的詳細技術文檔。
任職資格
1、本科及以上學歷，數學、計算機、電子相關專業，高學歷優先;
2、具備扎實的算法和數據結構基礎、較強的邏輯思維能力;
3、具有一定的編程能力，精通C++、Matlab等編程工具;
4、按照詳細設計說明書，獨立完成程序單元的編碼和調試任務，能定位程序問題、分析和解決問題;
5、具有數字信號處理、圖像處理算法研究或開發經驗。
算法工程師的工作職責描述2
職責：
1、負責獨立開發智能手環/人體成分分析儀等相關算法項目，對生物信號ECG、PPG、生物阻抗等生理信號進行相關算法研發;
2、撰寫算法開發文檔，包括算法測試方案，標準，算法流程，算法優劣與優化方向文檔，為相關人員提供必要的技術支持;
3、負責新算法項目的評估、開發與總結，具有較為專業的算法視角;
4、確定算法模塊調用接口，協助算法模塊移植應用;
任職要求：
1、全日制本科以上，專業：信號處理、生物醫學工程、模式識別、電子信息、通信工程或數學統計等專業本科以上學歷。
2、熟悉數字信號處理理論和算法或語音識別相關算法;
3、精通MATLAB等工具，能獨立進行算法模型的設計和實現;
4、熟悉數字信號處理算法在硬件或DSP上的實現方法;
5、熟練使用C/C++語言編程;
6、好學敬業，有團隊合作精神，具備良好的口頭和書面表達能力;
算法工程師的工作職責描述3
職責:
1、負責強化學習、深度學習人工智能數學模型研究和落地、算法實現及優化;
2、跟蹤人工智能技術和算法的前沿技術;
3、深度了解機器學習算法模型構建和算法實現及應用場景，輸出可落地的應用場景解決方案;
4、參與產品整體方案的設計。
任職要求：
1、在數據挖掘、機器學習、深度學習等領域有3年以上的算法、模型研發經驗(熟悉模型參數調優);
2、有扎實的數據結構和算法功底，精通關聯、聚類、回歸、預測等算法的原理與應用，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語言，熟悉Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式計算平臺;
5、熟悉Linux、UNIX系統，掌握MYSQL等主流數據庫中的一種，熟悉SQL以及SHELL腳本開發;
6、熟悉機器學習開源框架(TensorFlow、Caffe等)，研究過開源框架的源碼者優先;
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;
8、本科以上學歷，運籌學專業優先。211院校畢業和獲得英語CET4/CET6證書者優先;
9、有航空、旅游行業方面產品項目經驗者優先。
算法工程師的工作職責描述4
職責：
1、運用深度學習(DeepLearning)以及自然語言處理(NLP)技術，挖掘互聯網非結構化信息，實現海量數據的自動學習與理解;
2、處理媒體類非結構化/結構化文本數據，利用知識抽取、主體識別、正負面判斷等提升實現輿情分析功能及提升準確性;
3、利用推薦算法實現內容個性化推薦功能，提升用戶體驗。
任職要求：
1、本科以上學歷，3年以上算法相關經驗;
2、熟悉自然語言處理領域的基本概念和問題，包括：分詞、詞性標注、命名實體識別、語法分析、語言模型、文檔分類等;
3、熟悉自然語言處理的常用技術和算法，包括：HMM、CRF、SVM、TD-IDF等;
4、熟悉深度學習技術在NLP領域的理論及進展，包括：RNN, Seq2Seq, Attention等基本算法;
5、實際從事過文本處理相關的技術工作，如Query解析、文本檢索、機器翻譯、情感分析者更佳; 從事過多語言輿情系統的候選者***;
6、精通Java/python編程語言，熟練使用主流自然語言分析框架;
7、優秀的英文閱讀能力。
算法工程師的工作職責描述5
職責：
1、負責產品信息處理和信息特性處理設計工作，以及相關工作進度規劃;
2、負責評估產品算法精準度、運行效率、資源消耗等參數;
3、負責對數據算法在Matlab等工具上進行研發和優化，編寫相應的代碼和算法文檔;
4、負責按時、保質完成相關產品軟件開發工作;
任職要求：
1、碩士及以上學歷，通信系統、數學、計算機或相關專業;
2、熟悉深度學習常用算法，熟練掌握C/C++，Python，Matlab等至少一種語言;
3、具有通信原理，數字信號處理，隨機過程的基礎、熟悉FFT，數字濾波等;
4、精通數學建模相關知識，對數據挖掘建模有實戰經驗，熟悉掌握機器學習/深度學習等相關技術，進行模型的開發，并能夠將其應用于項目中;
5、有相關醫療器械嵌入式系統軟件開發經驗者優先;
6、對于深度學習有獨到見解，責任心強，善于學習新事物，有較強的分析問題和解決問題能力;
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