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算法工程师的职责表述

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算法工程师的职责表述

  算法工程师负责计算机视觉、自然语言理解、深度学习算法等领域的研发工作,保持算法在工业界和学术界的领先。下面是学习啦小编整理的算法工程师的职责表述。

  算法工程师的职责表述1

  职责

  1、维护、扩展的大数据处理分析平台;

  2、负责将先进的工业大数据分析技术转化为标准化的分析工具与模块;

  3、规范并优化算法,提高可靠性;

  4、帮助建立标准化的数据分析路线图,能够提取、转换并加强数据及其内在价值;

  5、开发与应用分布式数据分析技术,人工智能技术,帮助客户挖掘数据潜在价值,并转化为新的产品与项目。

  岗位要求:

  1、有数据ETL、数据清洗、数据预处理方面相关经验;

  2、熟悉各种数据库类型;

  3、有数据分析平台使用经验,了解Hadoop 生态系统;

  4、熟悉spark计算引擎,包括其生态环境与应用库,如SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming;

  5、熟悉高级编程语言 (Python,MATLAB,Java,R, Scala)。

  算法工程师的职责表述2

  职责:

  1、负责公司核心产品重要各场景算法的研发和优化;

  2、负责基础数据处理和算法的研发和优化;

  3、根据公司业务需要,应用提供具体算法方面的解决方案;

  4、跟踪互联网领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势。

  岗位要求:

  1、计算机,数学相关专业本科及以上全日制学历;

  2、熟练掌握常用的机器学习算法,并可以将算法转化为实际应用;

  3、精通Python、R、Java、Sacla等一种或多种编程语言;

  4、精通SQL,能够独自处理并清洗。

  算法工程师的职责表述3

  职责

  1、激光雷达数据预处理,包括激光雷达标定、激光雷达与其他传感器联合标定、点云数据分割、点云数据过滤、激光雷达数据解析等;

  2、激光雷达目标检测与识别,熟练使用pcl库函数和深度学习算法,对障碍物目标和特定标识进行检测与识别。

  3.研发基于Lidar点云数据的环境感知算法,例如可行驶区域检测、轨道线检测、障碍物分类、行人/车辆检测与跟踪等;

  4.研发激光点云数据聚类、成像及融合视觉等的算法设计及仿真验证。

  任职要求:

  1、硕士及以上学历,1年及以上工作经验,测绘、地理信息系统、遥感技术与应用,计算机、自动化、模式识别、数字信号处理等相关专业;

  2、良好的文献阅读能力,数学基础扎实,能够根据开源代码对论文进行深入理解;

  3、熟练使用Linux/Python,c、c++、matlab等一种或多种主流开发工具;

  4. 熟悉数据分析中的基本的机器学习方法(例如聚类、KNN、SVM、Boost、随机森林、贝叶斯等),熟悉特征建模,具备扎实的线性代数和概率论基础;

  5.具有基于Lidar点云算法研发经验;

  算法工程师的职责表述4

  职责:

  1. 负责大数据挖掘领域的前沿技术研究及算法开发;

  2. 对大数据挖掘算法相关技术落地实现,包括但不限于深度神经网络、大数据+机器学习建模等;

  3. 能持续跟踪AI的新算法新技术,探索此类前沿技术在电信行业网络、市场中的应用,为公司人工智能发展提供技术决策支持。

  岗位要求:

  1.要求硕士以上学历,3年以上相关工作经验,计算机或数理统计相关专业优先;

  2.扎实的统计学、机器学习、数据挖掘理论基础,对大数据挖掘领域有兴趣,对前沿的数据挖掘技术发展有知识跟踪与深刻理解;

  3.具有良好的数据敏感度和优秀的数据分析技能,有特征工程构建与实施能力;

  4.有一定编程经验,有scala,python,R或java开发经验者优先;

  5.熟悉hadoop/hbase/spark/Map-Reduce等大数据相关开源工具中一门或几门者优先;

  6.思维灵活,能够与产品经理、大数据开发工程师等进行交流沟通及合作,对创新有发自内心的热爱。

  算法工程师的职责表述5

  职责:

  1、算法框架的搭建;负责路径规划、机器学习,数据分析等算法的研发、前沿技术的研究与攻关;

  2. 人工智能工业化应用领域中,图像识别算法的开发、测试、调优;

  3、深度学习和生产工艺的结合过程中的算法开发,算法的性能评估及优化;

  4、负责分析和解决信控算法应用过程中出现的技术问题,负责算法的实现,测试和验证。

  任职要求:

  1、数学或计算机相关专业毕业,具备扎实的数学功底和算法功底;

  2、 精通数据挖掘,机器学习,整数规划等的基本理论和常用算法,并从事过相关研发工作;

  3、熟悉现代信号处理(KF、EKF、Particle Filter),优化算法(Numerical Optimization, 群类优化算法);

  4、熟练掌握数学建模工具软件

  5、具备深厚的算法设计与实现能力,在机器学习和数据挖掘方面有深入研究者优先;

  6、至少熟练使用一种仿真软件及程序开发语言(C++,python等);

  7、图像处理、模式识别及相关研究方向,从事过至少一项该方向的研发项目或开发项目,有实际项目的图像分析算法开发经验的优先考虑;

  8、较强的责任感,能承受较大工作压力,良好的分析和解决问题的能力、学习能力和团队协作能力。

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