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学习工程师岗位职责
在不断进步的社会中，大家逐渐认识到岗位职责的重要性，制定岗位职责可以最大限度地实现劳动用工的科学配置。那么什么样的岗位职责才是有效的呢？下面是小编为大家整理的学习工程师岗位职责，欢迎大家分享。
学习工程师岗位职责1
岗位职责：
1、基于海量数据进行数据建模与分析；
2、对海量数据进行feature selection，combination等feature engineering工作；
3、针对海量用户行为数据，构建用户兴趣属性，金融属性画像，欺诈属性等多维度画像；
4、基于海量画像数据，构建金融风控，互联网反作弊，精准营销，垃圾内容等模型和服务。
任职要求：
1、本科及以上学历，机器学习或统计学习建模领域拥有实际工作经验；
2、良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现有价值的规律，熟悉大规模数据挖掘、机器学习等基本算法；
3、编程基础扎实，熟悉算法数据结构，有超过2年以上c++或python开发经验；
4、有金融模型、广告算法、推荐算法等相关领域研究或实践经验者优先；
5、踏实勤奋，自我驱动。
学习工程师岗位职责2
职位描述：
工作职责：
1、负责今日头条内容付费和会员相关业务开发；
2、负责在线大流量高并发系统设计；
3、主要实现语言为python／golang。
任职要求：
1、本科及以上学历，计算机、通信等相关专业；
2、有扎实的编程能力，有优秀的设计和代码品位；
3、深刻理解计算机原理，有良好的数据结构和算法基础；
4、熟悉mysql 、memcache、redis、消息队列等常用web组件，并有能力进行定制化改进；
5、有高并发服务设计和实现经验优先；
6、有较好的产品意识优先；
7、积极乐观，责任心强，工作认真细致，具有良好的`团队沟通与协作能力；
8、热爱编程，有较强的学习能力，有强烈的求知欲、好奇心和进取心，能及时关注和学习业界最新技术。
学习工程师岗位职责3
职位描述：
工作职责：
负责搜索排序点击率预估模型算法研发
负责排序相关深度学习模型研发
任职要求：
精通机器学习算法及其原理，对算法特点有深刻理解，能快速制定算法实现方案和进行业务算法创新；
熟悉常用的`搜索排序算法，深入理解常见机器学习或数据挖掘算法原理，熟悉常见的统计原理及方法；
熟悉深度学习相关技术；
2年以上大规模数据挖掘相关工作经验；熟悉hadoop/spark/深度学习框架；
精通c/c++/python编程，熟悉常用算法及优化
优秀的编程能力良好的数据意识，能结合产品通过数据分析发现有价值信息；
学习工程师岗位职责4
1、数学、统计学、计算机、大数据或金融类专业，硕士以上学历；硕士或有留学背景优先；
2、有大数据、ai或金融业从业经历（资管、财富、量化投资等），对大数据、ai算法学习或金融业务有深入了解者优先；
3、对以下至少一个领域有深入研究或者资深的工作经验；
⑴深度学习；
⑵自然语言处理；
⑶搜索／推荐算法；
⑷知识表示及推理、问答系统；
⑸图像识别；
⑹统计机器学习。
4、熟悉hadoop、spark、caffe、tensorflow等开源社区，有实际项目开发经验；
5、熟悉python和java或r；有产品经理经历优先；
6、学习能力强、善于沟通、对技术创新充满激情。
ai算法及深度学习工程师岗位职责
利用人工智能+大数据技术，为用户提供智能化服务：
1、从事人工智能领域前沿算法的研发，技术驱动，探索人工智能的创新应用；
2、从具体的.场景和问题出发，研发算法系统，产出解决方案；
3、构建人工智能平台，将智能服务的能力赋予更多的产品。
学习工程师岗位职责5
工作职责：
负责大规模分布式机器学习/深度学习系统的设计和开发；
负责自研分布式机器学习/深度学习框架；
负责模型算法与系统实现的联合优化；
负责跟踪资讯/搜索类内容服务业务相关的开源框架、新算法框架的'技术选型及系统研发；
负责深入业务的流程，制定应用机器学习/深度学习技术的优化方案。
任职要求：
2年以上c++开发经验，1年以上分布式系统设计、架构、建设经验；
具备较强的沟通能力，思维活跃，前瞻学习能力强；
较流畅的英文技术材料阅读能力；
对系统优化和算法模型应用有浓厚兴趣；
熟悉分布式机器学习/深度学习框架相关技术：tensorflow、caffe、mxnet等；阅读过相关源码，理解该类架构设计者优先；
具备分布式计算框架的使用和并行算法的开发经验者优先。
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