机器学习工程师-2019届秋

岗位介绍
1. 评估项目收益和KPI，利用模型算法改善业务KPI指标；
2. 优化和改进算法模型，提升precision & recall；
3. 设计模型数据的检验方案，指导数据检验和异常侦测工作，提高系统防风险能力；
4. 编写算法说明书、与架构师一起设计模型植入系统的接口。


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我们寻找这样的你
招聘对象：2019年毕业，全日制本、硕、博。计算机、软件工程、数学等相关专业优先。


1. 有机器学习/人工智能实习或实践经验；
2. 在以下至少一个领域有深入的研究；
a) 统计/机器学习（回归(Logistic)，聚类，时间序列，分类树，Boosting，SVM，Random Forest，神经网络等）；推荐算法 （Collaborative Filtering, SVD++）；
b) 文本挖掘和语义分析(Naive Bayes, LDA, 知识图谱表示，结构化预测，语义解析，信息检索，知识挖掘等）
3. 熟悉和掌握算法模型训练软件之一(如R, SAS, SPSS,或者matlab等）；
4. 熟练下列数据库查询之一Hive、SQL Server、Oracel、MySQL、或者Teradata等；
5. 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；
6. 不惧困难，面临挑战充满激情，面临挫折充满斗志，面临质疑临危不惧；
7. 具有良好的沟通能力，和良好的团队合作精神。
有如下经验/能力者优先：
1. 有数学建模竞赛获奖；
2. Linux环境/Shell命令；
3. 分布式计算Hadoop/hive/spark等相关技术；
4. 基于集群的机器学习Spark ML、Mahout、或者R-Hadoop；
5. 熟悉一种编程语言（Java、Python，或者Perl）。