算法工程师的工作职责描述
算法工程师的工作职责描述
算法工程师需要负责大数据挖掘领域的前沿技术研究及算法开发。下面是学习啦小编整理的算法工程师的工作职责描述。
算法工程师的工作职责描述1
职责
1、参与故障诊断或数据分析项目的可行性分析、技术可行性分析和需求分析;
2、负责核心算法的研究、设计、优化、改进及代码实现;
3、负责系统的详细设计工作(按项目具体要求，承担软件的设计与开发);
4、负责系统的编码实现(按系统设计完成功能模块编写);
5、制定及维护所负责研发项目的详细技术文档。
任职资格
1、本科及以上学历，数学、计算机、电子相关专业，高学历优先;
2、具备扎实的算法和数据结构基础、较强的逻辑思维能力;
3、具有一定的编程能力，精通C++、Matlab等编程工具;
4、按照详细设计说明书，独立完成程序单元的编码和调试任务，能定位程序问题、分析和解决问题;
5、具有数字信号处理、图像处理算法研究或开发经验。
算法工程师的工作职责描述2
职责：
1、负责独立开发智能手环/人体成分分析仪等相关算法项目，对生物信号ECG、PPG、生物阻抗等生理信号进行相关算法研发;
2、撰写算法开发文档，包括算法测试方案，标准，算法流程，算法优劣与优化方向文档，为相关人员提供必要的技术支持;
3、负责新算法项目的评估、开发与总结，具有较为专业的算法视角;
4、确定算法模块调用接口，协助算法模块移植应用;
任职要求：
1、全日制本科以上，专业：信号处理、生物医学工程、模式识别、电子信息、通信工程或数学统计等专业本科以上学历。
2、熟悉数字信号处理理论和算法或语音识别相关算法;
3、精通MATLAB等工具，能独立进行算法模型的设计和实现;
4、熟悉数字信号处理算法在硬件或DSP上的实现方法;
5、熟练使用C/C++语言编程;
6、好学敬业，有团队合作精神，具备良好的口头和书面表达能力;
算法工程师的工作职责描述3
职责:
1、负责强化学习、深度学习人工智能数学模型研究和落地、算法实现及优化;
2、跟踪人工智能技术和算法的前沿技术;
3、深度了解机器学习算法模型构建和算法实现及应用场景，输出可落地的应用场景解决方案;
4、参与产品整体方案的设计。
任职要求：
1、在数据挖掘、机器学习、深度学习等领域有3年以上的算法、模型研发经验(熟悉模型参数调优);
2、有扎实的数据结构和算法功底，精通关联、聚类、回归、预测等算法的原理与应用，能够针对不同的业务需求使用不同的算法模型实现业务诉求，有丰富的算法应用和工程化落地的实际工作经验;
3、具有良好的统计分析基础，熟练掌握数据分析和挖掘的流程与方法，能够独立进行数据建模和分析，产出数据分析报告;
4、有良好的程序开发基础，精通python、Java语言，熟悉Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式计算平台;
5、熟悉Linux、UNIX系统，掌握MYSQL等主流数据库中的一种，熟悉SQL以及SHELL脚本开发;
6、熟悉机器学习开源框架(TensorFlow、Caffe等)，研究过开源框架的源码者优先;
7、细心、耐心、有很强的责任感，对产出的质量有高要求，执行力强，富有团队精神;
8、本科以上学历，运筹学专业优先。211院校毕业和获得英语CET4/CET6证书者优先;
9、有航空、旅游行业方面产品项目经验者优先。
算法工程师的工作职责描述4
职责：
1、运用深度学习(DeepLearning)以及自然语言处理(NLP)技术，挖掘互联网非结构化信息，实现海量数据的自动学习与理解;
2、处理媒体类非结构化/结构化文本数据，利用知识抽取、主体识别、正负面判断等提升实现舆情分析功能及提升准确性;
3、利用推荐算法实现内容个性化推荐功能，提升用户体验。
任职要求：
1、本科以上学历，3年以上算法相关经验;
2、熟悉自然语言处理领域的基本概念和问题，包括：分词、词性标注、命名实体识别、语法分析、语言模型、文档分类等;
3、熟悉自然语言处理的常用技术和算法，包括：HMM、CRF、SVM、TD-IDF等;
4、熟悉深度学习技术在NLP领域的理论及进展，包括：RNN, Seq2Seq, Attention等基本算法;
5、实际从事过文本处理相关的技术工作，如Query解析、文本检索、机器翻译、情感分析者更佳; 从事过多语言舆情系统的候选者***;
6、精通Java/python编程语言，熟练使用主流自然语言分析框架;
7、优秀的英文阅读能力。
算法工程师的工作职责描述5
职责：
1、负责产品信息处理和信息特性处理设计工作，以及相关工作进度规划;
2、负责评估产品算法精准度、运行效率、资源消耗等参数;
3、负责对数据算法在Matlab等工具上进行研发和优化，编写相应的代码和算法文档;
4、负责按时、保质完成相关产品软件开发工作;
任职要求：
1、硕士及以上学历，通信系统、数学、计算机或相关专业;
2、熟悉深度学习常用算法，熟练掌握C/C++，Python，Matlab等至少一种语言;
3、具有通信原理，数字信号处理，随机过程的基础、熟悉FFT，数字滤波等;
4、精通数学建模相关知识，对数据挖掘建模有实战经验，熟悉掌握机器学习/深度学习等相关技术，进行模型的开发，并能够将其应用于项目中;
5、有相关医疗器械嵌入式系统软件开发经验者优先;
6、对于深度学习有独到见解，责任心强，善于学习新事物，有较强的分析问题和解决问题能力;
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