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算法架構(gòu)師崗位職責(zé)
在不斷進(jìn)步的社會(huì)中，很多地方都會(huì)使用到崗位職責(zé)，制定崗位職責(zé)可以最大限度地實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)用工的科學(xué)配置。什么樣的崗位職責(zé)才是有效的呢？以下是小編為大家收集的算法架構(gòu)師崗位職責(zé)，希望能夠幫助到大家。
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)1
職位描述：
工作職責(zé):
1、根據(jù)廣告系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的.調(diào)研、設(shè)計(jì)、研發(fā)工作，并持續(xù)進(jìn)行模型的優(yōu)化；
2、負(fù)責(zé)國(guó)際dmp建設(shè)、廣告受眾畫像建模、廣告受眾標(biāo)簽、人群look alike算法、廣告推薦等；
3、基于海量數(shù)據(jù)，建立并優(yōu)化廣告系統(tǒng)基礎(chǔ)算法和策略，提升ctr、cpm等核心指標(biāo)
任職資格:
1、本科及以上學(xué)歷， 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)畢業(yè)，工作至少3年以上；
2、熟悉和掌握常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)方法、最優(yōu)化算法、海量數(shù)據(jù)的處理方法；使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并且提高了所負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)的核心指標(biāo)；
3、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，有較強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和解決問題能力；
4、有至少1年以上廣告推薦項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
5、 熟悉掌握 spark/hadoop 優(yōu)先，熟悉deep learning及掌握tensorflow，caffe，mxnet等其一者優(yōu)先
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)2
職責(zé)描述:
1. 構(gòu)建核心機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺(tái)(核心算法庫);
2. 開發(fā)平臺(tái)上優(yōu)化的單機(jī),多機(jī)的深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)算法(如imagenet,squad)dawnbench基準(zhǔn)
3. 構(gòu)建智能平臺(tái)、與應(yīng)用開發(fā)工程師緊密合作,簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)并將其應(yīng)用到智能應(yīng)用產(chǎn)品中
任職要求:
1.具有計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)相關(guān)學(xué)歷及專業(yè)背景,掌握扎實(shí)的`機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘等理論,兩年以上研發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)。
2. 熟悉相關(guān)技術(shù):機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語言處理或計(jì)算機(jī)視覺等;
熟練掌握一或多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架(pytorch, tensorflow優(yōu)先) 。
3.一年以上機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)方向的工作經(jīng)歷,兩年以上相關(guān)軟件系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)歷。
4. 熟練掌握一門及以上編程語言,包括但不限于python、c/c++。
5. 曾參與構(gòu)建過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。
6. 邏輯清晰、表達(dá)能力強(qiáng),有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和主動(dòng)溝通意識(shí)。
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)3
職位描述：
職責(zé)：
1.基于海量用戶和海量?jī)?nèi)容，建立對(duì)用戶和對(duì)內(nèi)容的深入理解，建立用戶畫像；
2.構(gòu)建和改進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法與技術(shù)，支撐業(yè)務(wù)發(fā)展；
3.以數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)新的產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品改進(jìn)，探索新的產(chǎn)品形態(tài)；
4.跟蹤業(yè)界最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和研究趨勢(shì)，并嘗試將其應(yīng)用于實(shí)際的'生產(chǎn)環(huán)境。
要求：
1.扎實(shí)的計(jì)算機(jī)基本功，對(duì)計(jì)算機(jī)算法有深入的理解；
2.熟練掌握python、php、go等其中的一種或幾種編程語言，參與過實(shí)際工程項(xiàng)目，理解基本的編程模式；
3.理解常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法，并進(jìn)行過相關(guān)的實(shí)踐；
4.有推薦、ranking、nlp、文本挖掘等方向的實(shí)際工程和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
加分：
1.熟悉hadoop、spark等分布式計(jì)算系統(tǒng)，了解hive、kafka、ambari工具者優(yōu)先；
2.有深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)前沿方向的研究經(jīng)歷；
3.有較強(qiáng)的產(chǎn)品sense，關(guān)注最右；有出色的溝通能力，能夠獨(dú)立推動(dòng)項(xiàng)目進(jìn)展。
4.具有良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感；
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)4
崗位職責(zé)
1. 開發(fā)推薦算法，在商品推薦、店鋪推薦、促銷活動(dòng)等場(chǎng)景中提高用戶體驗(yàn)與流量利用效率。
2. 深入理解業(yè)務(wù)發(fā)展需求，從技術(shù)角度優(yōu)化排序算法和推薦策略。
3. 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的建設(shè)，包括實(shí)現(xiàn)離線在線訓(xùn)練、在線預(yù)測(cè)服務(wù)、模型管理。
4. 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)在電商導(dǎo)購行業(yè)的應(yīng)用。
職位要求:
1. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩士?jī)?yōu)先，5年以上搜索推薦相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
2. 具備扎實(shí)的編碼能力，熟悉java/python等常見的編程語言。
3. 目標(biāo)導(dǎo)向，善于結(jié)合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析與解決有挑戰(zhàn)性的問題，并設(shè)計(jì)量化評(píng)估體系方法。
4. 熟悉各類推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和落地，主導(dǎo)過大規(guī)模用戶和內(nèi)容的'推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。
5. 熟悉tensorflow/mxnet/caffe/scikit-learn等主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架， 掌握hive、flink、spark、hadoop或其他分布式數(shù)據(jù)處理框架。
6. 熟悉推薦系統(tǒng)相關(guān)經(jīng)典算法(lr、gbdt、svd/svd++、fm/ffm等)，具體適用場(chǎng)景及常用變形。
7. 具備良好的溝通和表達(dá)能力，對(duì)新技術(shù)充滿激情，工作態(tài)度認(rèn)真負(fù)責(zé)，有較好的產(chǎn)品意識(shí)者優(yōu)先。
算法架構(gòu)師崗位
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)5
職位描述：
工作職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司云渲染服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)及基礎(chǔ)模塊功能編寫；
2、負(fù)責(zé)公司云渲染服務(wù)調(diào)度框架設(shè)計(jì)及核心功能編寫；
3、了解前沿技術(shù)發(fā)展，制定產(chǎn)品發(fā)展方向；
4、指導(dǎo)，培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)成員，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)成員完成制定的工作目標(biāo)。
任職要求：
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè) ；
2、具備扎實(shí)的計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法有較強(qiáng)的功底；
3、精通c++語言編程，具備優(yōu)秀的.系統(tǒng)debug/profiling能力和經(jīng)驗(yàn)；
4、熟悉分布式架構(gòu)原理，精通分布式應(yīng)用的設(shè)計(jì)實(shí)踐，熟悉docker、kubernetes ；
5、具備實(shí)際的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備大規(guī)模集群管理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
6、具備良好的軟件工程研發(fā)素質(zhì)，具備敏捷開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)。
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)6
職責(zé)描述：
1. 引領(lǐng)整個(gè)物流研發(fā)部門的算法技術(shù)方向和迭代創(chuàng)新，負(fù)責(zé)算法人才梯隊(duì)的整體培養(yǎng)計(jì)劃；
2. 對(duì)部門的整體算法平臺(tái)和產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)提供設(shè)計(jì)方案，并且提出持續(xù)性的改進(jìn)建議；
3. 針對(duì)具體使用業(yè)務(wù)場(chǎng)景指導(dǎo)輸出適合的技術(shù)架構(gòu)方案；
4. 帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行大數(shù)據(jù)、運(yùn)籌學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的設(shè)計(jì)和開發(fā)，搭建和不斷健全作為“智能大腦”中樞的算法中臺(tái)；
5. 與不同職能部門的.同事專家領(lǐng)導(dǎo)交流合作，向不同背景的合作者解釋技術(shù)問題并推動(dòng)技術(shù)優(yōu)化與變革。
任職要求：
1. 在統(tǒng)計(jì)/應(yīng)用數(shù)學(xué)/計(jì)算機(jī)/機(jī)器學(xué)習(xí)/運(yùn)籌優(yōu)化相關(guān)領(lǐng)域擁有碩士或博士學(xué)位；
2. 在分析、預(yù)測(cè)、仿真、優(yōu)化等現(xiàn)代大數(shù)據(jù)和智能算法方向有比較全面且多元結(jié)合的實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)開發(fā)過較大型的算法類平臺(tái)；
3. 基于分布式及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的優(yōu)化考慮，有在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上處理大規(guī)模實(shí)時(shí)計(jì)算及應(yīng)用算法模型經(jīng)驗(yàn)者加分；
4. 深刻理解大數(shù)據(jù)和運(yùn)籌學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展方向，具有行業(yè)洞察力；
5. 具有產(chǎn)品思維，能夠把技術(shù)和用戶需求緊密結(jié)合起來，使得技術(shù)為用戶和業(yè)務(wù)服務(wù)；
6. 對(duì)數(shù)據(jù)敏感，喜歡并善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律；
7. 具備良好的溝通能力和矩陣式技術(shù)變革的推動(dòng)力，可落地實(shí)現(xiàn)；
8. 基于分布式及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的優(yōu)化考慮，有在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上處理大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及應(yīng)用算法模型經(jīng)驗(yàn)者加分。
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)7
職位描述：
崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)推薦系統(tǒng)架構(gòu)服務(wù)開發(fā)及架構(gòu)升級(jí)；
2.優(yōu)化推薦系統(tǒng)性能. 穩(wěn)定性. 架構(gòu)可擴(kuò)展性，保障算法策略模塊快速迭代
3.分析海量用戶行為數(shù)據(jù). 內(nèi)容資訊數(shù)據(jù)，增加有效的用戶特征和內(nèi)容資訊特征，改進(jìn)模型和召回. 排序策略，提升推薦效果；或者提出人工智能解決方案和模型
崗位要求：
1.5年以上服務(wù)器開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，精通go/python/c++/java
2.熟悉基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，熟悉常用軟件設(shè)計(jì)模式，代碼整潔；
3.熟悉推薦系統(tǒng)，并對(duì)常見的推薦算法有自己的理解；
4.精通高并發(fā)，低延遲服務(wù)設(shè)計(jì)，熟練掌握常用開源框架，至少熟悉兩種nosql數(shù)據(jù)庫
5.熟悉并行計(jì)算或者分布式計(jì)算，熟悉 spark. storm 等計(jì)算平臺(tái)，有相關(guān)性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，并熟悉其上下游環(huán)境，包括 flume. kafka. hive. hbase 等；
6.對(duì)數(shù)據(jù)敏感，分析數(shù)據(jù)，抽象問題，對(duì)于把大數(shù)據(jù)和人工智能分析的'結(jié)果能夠應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值具有強(qiáng)烈的熱情
7.具備良好的團(tuán)隊(duì)精神和溝通意識(shí)，責(zé)任心強(qiáng)，工作認(rèn)真細(xì)致，有良好的抗壓能力；
加分項(xiàng)：
1.做過推薦系統(tǒng)或搜索引擎
2.自然語言處理. 機(jī)器學(xué)習(xí). 數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)
算法架構(gòu)師崗位職責(zé)8
職位描述：
工作職責(zé):
1、運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法，針對(duì)海量信息建模，挖掘潛在商業(yè)價(jià)值，負(fù)責(zé)在線廣告投放系統(tǒng)的核心技術(shù)創(chuàng)新與優(yōu)化；
2、研究在線廣告領(lǐng)域的前沿理論與技術(shù)，提高在線廣告的變現(xiàn)能力、相關(guān)性與用戶體驗(yàn)，達(dá)到商業(yè)和技術(shù)的.完美結(jié)合；
3、優(yōu)化在線廣告點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率預(yù)估模型，提升廣告ctr和cvr，提升客戶roi，包括但不限于：數(shù)據(jù)清洗、采樣、特征工程，模型時(shí)效性，模型調(diào)參、多模型融合嘗試等；
4、廣告系統(tǒng)相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)和分析，包括但不限于：廣告機(jī)制設(shè)計(jì)、用戶畫像、觸發(fā)定向、商業(yè)推薦、預(yù)算平滑、反作弊等；
5、指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員的技術(shù)提升；
任職資格:
1、計(jì)算機(jī)或相關(guān)專業(yè)本科及其以上學(xué)歷，4年以上一二線互聯(lián)網(wǎng)公司工作經(jīng)驗(yàn)，有豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
2、熟悉分類、 聚類、 特征選擇及降維等常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，熟悉常見機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦算法，能夠閱讀英文技術(shù)文檔和論文；
3、熟悉java/c++/python/scala等一門或多門語言，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法有深入的理解；
4、具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神、務(wù)實(shí)、接地氣，具有較強(qiáng)的溝通能力、優(yōu)秀的分析和解決問題的能力，對(duì)挑戰(zhàn)性問題充滿激情；
5、加分項(xiàng)：有廣告/推薦/搜索/nlp經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，有算法并行實(shí)現(xiàn)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，有hadoop、spark、storm經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，有l(wèi)r//ftrl/gbdt/fm/dnn等模型算法經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
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