机器学习算法岗位要求11篇

第1篇 机器学习算法leader-反作弊职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

1、负责风控策略及模型的研究和探索，并落地到实际的业务场景;

2、负责字节跳动各个业务中的内容、营销、渠道、钱包等各类作弊场景制定有效的识别和打击算法。

任职要求：

1、熟练使用至少一门编程语言，优秀的编码能力， 扎实的数据结构和算法功底;

2、熟悉机器学习、数据挖掘、大数据分析至少某一方面，有一定的理论研究和实践经验 ；

3、对数据敏感，拥有优秀的逻辑思维能力，善于分析和解决问题；

4、有反作弊策略相关经验优先。

第2篇 腾讯视频机器学习算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

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；

第3篇 数据挖掘机器学习算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

岗位职责:

1、能够根据业务目标，设计解决方案，独立设计数据挖掘和分析框架，搜集数据，制作数据挖掘分析报告；

2、根据目标分析主题，负责数据收集和清洗，能开发数据采集工具（如网络爬虫等）；

3、独立设计、开发、测试和维护数据挖掘和分析模型，进行模型调优和优化，能够通过模型解决业务的痛点问题；

4、从部门业务角度出发，不断进行数据探索，利用数据来发现业务和产品的问题与瓶颈，提出可以落地的改进措施和解决方案；

5、研究人工智能/数据挖掘/机器学习/深度学习等领域的新技术、新算法，提出针对部门业务场景的实施方案，并负责方案的验证和实施落地；

6、完成领导交办的其他工作。

任职资格:

1、计算机、软件工程、模式识别、人工智能、数学、统计学等专业硕士或博士，在数据挖掘、机器学习、深度学习等某一领域有2年以上算法、模型的实际研发工作经验；

2、有扎实的数据结构和算法功底，精通机器学习、深度学习、数据挖掘等理论和技术基础（需熟悉算法底层原理），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、具有良好的数学和统计分析基础，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等语言，了解hadoop、spark、hive等分布式计算平台；

5、熟悉机器学习开源框架（tensorflow、caffe、m_net，等），研究过开源框架的源码者优先；

6、熟悉linu_、uni_系统，掌握oracle、mysql、db2等主流数据库中的一种，熟悉sql以及shell脚本开发；

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。

加分项：

1、在数据科学竞赛平台（如kaggle、天池等）做为核心成员取得top 10%成绩者优先。

第4篇 机器学习算法工程师-抖音/火山职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

1、负责抖音/火山等多个业务线的端到端体验优化相关策略算法系统建设与优化工作 ；

2、通过海量数据，分析与挖掘各种潜在关联，保障用户体验。

任职要求：

1、本科及以上学历，计算机相关专业；

2、具备扎实的算法基础和优秀的编码能力；

3、精通 spark、hive、storm、hadoop 等至少一项分布式系统；

4、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题；

5、具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力；

6、有tensorflow lite等相关工作经验者优先。

第5篇 27730-腾讯视频机器学习算法工程师（北京）职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

负责腾讯短视频基础机器学习平台建设以及在搜索、推荐等相关预估模型中的应用落地；

基于用户历史行为和兴趣，建立适合推荐引擎的模型与特征；

搭建在线机器学习系统，预估用户点击率并进行精准推荐。

任职要求：

3年以上大规模数据挖掘相关工作经验；

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c++/python/scala等一门以上编程语言，对算法有较强的实现能力；

具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通和学习能力。

第6篇 搜索/机器学习算法工程师/架构师（p6-p8）职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

职责描述：

1. 负责全网搜索商品/内容排序、query理解（分词实体、意图识别）、内容搜索方向的大规模分布式机器学习算法的各类模型研发和效果优化；

2. 深入搜索用户行为分析，结合平台业务特点进行定制化算法模型研发，提升搜索算法效果；

3. 承担团队机器学习/深度学习算法平台的建设，提升整体算法团队的深度和效率；

4. p7，p8需带领团队并能从算法角规划未来的搜索方向

任职要求：

1. 在业内该方向上有丰富的实战经验和一定的影响力，包括但不限于：深度学习、ltr、自然语言处理、图模型、推荐算法等；

2. 算法理论、工程功底扎实，优秀的编程能力：分布式计算系统，精通java语言和数据结构，编码基本功扎实；

3. 具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度；

4. 对搜索/推荐业务有着不错的理解，有一定的创新能力，能够有效整合资源解决业务问题。

第7篇 机器学习算法专家（创新）职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责:

1. 探索机器学习领域的各种前沿问题，推动领域创新

2. 金融大数据驱动下的相关机器学习算法研发和项目落地工作

3. 主导机器学习/深度学习相关前沿技术的项目，包括但不限于网络爬虫、推荐系统、nlp、金融量化等；

4. 负责机器学习/深度学习样本库的构建

任职资格:

1. 中国及海外知名高校数学，统计学或相关专业硕士以上学历

2. 精通r、python， c/c++， java中的至少一种语言

3. 在机器学习、深度学习、计算机视觉、语音识别、nlp，以及金融量化分析等某一领域有3年以上研发经验

3、熟悉tensorflow/torch/deeplearning4/caffe/theano等至少一种深度学习框架

4. 了解hadoop/spark等至少一种分布式系统

5. 符合以下条件者优先：

- 在权威机器学习竞赛上作为核心成员获得过前三名以上的成绩

- 在机器学习领域顶级会议如nips，icml，colt，iclr等发表过论文

- 在推荐，分类，搜索，投研，语义分析，知识图谱等相关领域有丰富经验

第8篇 机器学习算法专家职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责:

1、理解金融产品需求，能够运用数据挖掘，机器学习方法解决实际问题，主动为团队贡献想法；

2、参与金融方面知识图谱的数据构建，应用相关信息收集与提取核心技术，挖掘海量金融数据下的可信知识

3、参与实现基于知识图谱的应用，结合用户场景+知识推理，交付智能应用；

4、结合其他方面的数据分析（例如日志、行为等数据），使用所建立的知识图谱技术提升相关产品效果及体验

任职资格:

1、中国及海外知名高校数学，统计学或相关专业硕士以上学历

2、曾参与构建过知识图谱或大规模文本处理，掌握相关信息收集与提取及大规模文本下可信知识挖掘的核心技术；

3、熟悉机器学习、自然语言处理等相关技术，并具备实际工作经验

4、熟悉文本处理相关技术，对重要算法原理有一定的了解

5、熟练使用以下编程语言中的至少一种：java， scala；

6、熟练使用以下脚本语言中的至少一种：python， r等；

7、良好的编程能力、算法设计能力，具备大规模语料数据处理经验者优先；

8、有较强的分析问题解决问题能力， 良好的沟通能力和团队协作精神。

第9篇 机器学习算法研究员职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

职责描述：

利用机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等技术，对海量内容资源进行清洗、挖掘，建立连接人与信息的匹配和智能推荐。职位描述与岗位职责任职要求需求：技术达人，有3～5人小团队leader经验者加分。

任职要求

1. 学历：硕士及以上

2. 专业：计算机相关

3. 研发岗位，要求熟悉机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、推荐系统等基础，并在至少一项上有较多的经验和较深的理解。

4. 性格开朗，善于沟通，具有饱满的热情，积极主动对结果负责

第10篇 输入法服务化-nlp/机器学习算法研究员职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

岗位职责

利用机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等技术，对海量内容资源进行清洗、挖掘，建立连接人与信息的匹配和智能推荐。

任职要求

1. 学历：硕士及以上，计算机相关

2. 研发岗位，要求熟悉机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、推荐系统等基础，并在至少一项上有较多的经验和较深的理解。

3，技术达人，有3～5人小团队leader经验者加分。

第11篇 机器学习算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

负责金融理财场景的推荐：包括理财资产，权益、资讯、活动推荐；

负责推荐场景的算法工程落地：包括模块实现，推荐效率改进，推荐算法实现；

负责用户数据建模分析，衍生标签建设，并在金融资产配置和推荐等业务场景落地使用；

负责智能客服系统语音转化、语义识别。

任职要求：

机器学习/大数据工作经验三年以上；

对机器学习有较深理解和应用，能独立开展研发工作；

有良好的编程基础，能熟练使用c++/java/python等至少一种编程语言；

熟悉分布式计算和存储框架，熟悉hadoop， hbase， spark等分布式计算存储平台者优先;

有nlp和知识图谱实际项目经验的优先考虑；

积极主动，有责任心，勇于接受挑战。