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  • 无工作经验
  • 1-3年
  • 3-5年
  • 5-10年
  • 其他
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  • 来源:深圳TCL新技术有限公司

    AI开发工程师

    工作内容1.参与部门大数据项目的数据探索丶分析洞察,完成数据获取丶指标定义丶可视化设计等内容;2.对业务数据进行分析和建模,并负责各类数据挖掘模型的开发丶应用丶监控优化;3.关注AI应用技术的发展,对相关技术进行基础研究工作;任职要求1.本科及以上学历,大数据科技.计算机.软件工程.统计学等相关专业;2.深厚的数据科学知识和应用经验,懂得AI相关领域的技术,如机器学习.深度学习等;3.有Python,Java开发经验;4.具有动手实现能力,团队协作强,表达能力强。

    所需技能: 数据挖掘
  • 来源:深圳壹账通智能科技有限公司

    AI开发工程师

    工作职责:负责AI算法工程化开发1.负责AI算法模型落地及迭代更新,确保质量与性能;2.参与AI软件框架设计与开发,性能分析及优化;3.追踪AI模型加速领域新技术并在产品中落地实现。任职资格计算机类或相关专业本科及以上学历,2年工作经验以上;熟悉C/C++/Java任一语言;具有如下任一技能:1)ArmNeon汇编或X86汇编2)实际GPU开发经验,如Cuda,Vulkan3)服务端开发,性能优化,架构设计经验4)APP应用开发(实际上线经验)5)熟悉TVM,TenorFlow等任一框架底层4.具有自我驱动能力,较强学习新知识能力和团队协作精神

    所需技能: C++、深度学习算法、Python、Java、TensorFlow、PyTorch、TVM
  • 来源:北京智造宝科技有限公司

    AI开发工程师

    职责描述1.公司的影视.游戏中间件产品进行AI算法设计。2.实现模型,并迭代改进。3.部署云平台和移动平台,并进行性能优化职位要求1.本科以上学历2.熟悉python/C++语言。熟练掌握pytorch或tenorflow框架3.对主流深度学习网络结构,算法等有一定理解4熟悉三维物体重建者优先5熟悉自然语言处理者优先

    所需技能: 深度学习算法、自然语言处理、算法设计、C++、TensorFlow、PyTorch
  • 来源:深圳市商汤科技有限公司

    AI开发工程师

    职责描述:1.构建人工智能边缘计算平台,支撑云&边&端平台的深度学习计算部署落地,打造计算机视觉在边缘计算行业的核心竞争力和解决方案;2.深度学习算法应用成果转化,负责深度学习任务检测.分类.分割.3D等方向算法的工程化.服务化和产品化;3.异构计算芯片性能优化,在市场主流移动端SOC芯片——高通.海思.瑞星微.MTK.安霸等,进行异构计算极致性能优化;4.算法SDK通用框架构建与优化,保证深度学习算法部署落地的高效稳定,可移植可扩展。任职要求:1.计算机.软件.电子等相关专业,本科及以上学历,一到三年以上相关行业工作经验;2.扎实的计算机基础知识,精通c/c++开发,编程功底扎实,优秀的开发和调试能力;3.自我驱动力强,对新技术有钻研兴趣,并拥有良好的自学能力;4.具备优秀的逻辑思维能力,有良好的沟通和团队协作能力,对技术和业务都有较好的理解能力和敏锐度,可以独立负责一个方向的技术迭代演进;5.有深度学习研究经验优先,在AI算法部署落地方面有经验优先;6.ACM或NOI等竞赛获奖优先;7.熟悉CUDA.OPENCL等高性能计算工具,有DSP.GPU.NPU等异构计算芯片部署经验优先。

    所需技能: 深度学习算法、视觉图像算法、C++、深度学习应用成果转化、深度学习计算部署落地、SDK框架构建
  • 来源:长沙市必高网络科技有限公司

    AI开发工程师

    岗位职责1.负责参与工业垃圾焚烧优化推荐算法,故障检测,生产指标预测,图像识别如人脸识别,姿态检测,目标检测,车辆路径优化等相关项目开发。2.负责产品的研发和项目,实施,利用包括机器学习,深度学习,图像处理和自然语言处理等场景的封装与流程自动化实现。3.将人工智能和深度机器学习算法应用到工业生产的海量数据处理中,解决实际问题,如趋势预测等,并产生实际收益。4.利用机器学习从海量异构数据中进行有价值信息的挖取和整合,实现AI算法研发和落地。任职要求1.有超过3年以上专注的数据产品研发经验,对冶金.建材.电力.石化.装备制造等细分行业有业务经验尤佳。2.具备一定的工程实现能力,熟悉Java,Python,R等至少一门语言,并熟悉工业企业EPRSCM等基础信息化软件,以及APC.DCS.组态软件等工业系统。3.精通人工智能.机器学习.特征工程.时间序列.结构化.非结构化数据分析。4.熟悉利用神经元网络模型设计优化各类算法模型,如特征提取与稀疏学习.推荐.随机优化等的算法和系统研发等。5.有工业AI产品.工业大数据平台.工业互联网产品经验者优先。6.具有良好的数学基础。

    所需技能: 深度学习算法、视觉图像算法、自然语言处理、推荐算法、算法设计、机器学习算法、Python
  • 来源:西安深信科创信息技术有限公司

    AI开发工程师

    岗位职责:1.负责图像检索.目标检测.目标跟踪等相关算法的研究2.负责前沿论文算法预研,工程转化和产品化3.负责算法工程部署,产品相关系统软件的开发和维护4.负责公司安排其他任务任职资格:1.人工智能.计算机.数学.统计学等相关专业,本科加2年以上AI开发工作经验或硕士学历;2.熟练使用linux常用命令,掌握C/C++,或python等编程语言3.至少熟练使用一种深度学习框架,如tenorflow.kera.pytorch.mxnet.caffe等4.熟悉常用的机器学习.图像处理算法,AI算法库和经典网络结构5.掌握常用的模型量化技术,熟悉cuda编程,有自研模型量化框架经验的优先考虑6.有团队精神和敬业精神,良好自学能力和独立工作能力,较强承压能力,善于思考,勇于接受挑战

    所需技能: 深度学习算法、视觉图像算法、算法设计、机器学习算法、C++、Python、TensorFlow、PyTorch
  • 来源:华为技术有限公司

    AI开发工程师

    工作职责(1)负责调研业界AI算法及框架主流趋势,引入先进技术及理念,构筑技术底座,打造核心竞争力;(2)负责智慧域端侧AI算法框架架构设计.关键技术及原型验证;(3)参与或带领团队完成核心竞争力需求的开发.交付;(4)负责框架底层异构.模型并行.相关开发.性能调优,构建产品的持续竞争力;任职要求业务技能要求:(1)深入了解TFLite.PyTorch-Mobile.PaddlePaddle-Lite.MNN等AI框架的一种或多种;(2)具有一种或多种以下技能:对端侧深度学习框架领域有丰富的优化经验;熟悉分布式模型并行训练;熟悉端侧算法模型优化;熟悉小样本学习.无监督学习;熟悉公司的Davinci或CUDA.OpenCL等异构计算;熟悉算子开发和算子性能优化专业知识要求:(1)有AI领域的基础知识,了解相关算法模型及常见应用领域;(2)具有扎实的C.C++.Java能力或精通Python,具有良好的编程习惯;熟悉TenorFlow.Pytorch等主流深度学习框架开发;(3)具有深度学习异构计算.模型并行训练.端侧算法模型优化.小样本学习无监督学习.算子开发和优化等一个或多个领域的专业知识;(4)具备软件架构设计能力,项目开发及交付能力;

    所需技能: 深度学习算法、算法设计、C++、Java、TensorFlow、PyTorch
  • 来源:云鼎科技股份有限公司

    AI开发工程师

    岗位职责:1.负责煤炭行业大数据的机器学习的算法研究与模型构建,能够独立完成智能应用场景设计和开发工作;2.负责推动人工智能方面在煤炭行业大数据中的智慧矿山等方面的应用开发;3.参与技术攻关,解决技术问题,有足够的钻研精神和出色的学习能力。岗位要求:1.数学.计算机相关专业,计算机科学与技术.软件工程.信息管理及相关专业硕士及以上学历,优秀者可放宽到本科;2.有5年以上人工智能(知识图谱/机器学习/深度学习/算法研究)工作经验;3.精通人工智能自然语言处理相关技能及工具,能掌握别设计相关算法,对语义识别的相关模型较为理解;从结构化的和非结构化的数据中获取信息,熟悉知识图谱等知识组织和应用;4.精通深度学习开源平台,如TenorFlow.Torth.Caffe.Theano等,并且至少具有一个平台上的项目开发经验;5.精通Python开发语言;可独立承担模块设计.开发工作;有架构设计能力;6.良好的编程习惯,并具有良好的需求理解能力,从事过系统的概要设计和详细设计,良好的语言表达和沟通能力,具有良好的团队合作精神和作风;具有快速学习能力.能高效.独立的解决问题;7.性格品质:品德高尚.团队协作.抗压能力强;8.其他优先项:从事过煤炭行业智能化应用场景建设优先;从事过语义识别.知识图谱等研究优先。

    所需技能: TensorFlow、Caffe、Theano、Python、机器学习算法、深度学习算法
  • 来源:华为技术有限公司

    AI开发工程师

    职责描述:1.设计并开发部署华为公司内部AI产品.API。2.优化产品及服务架构,迭代优化服务功能.性能及稳定性。3.关注业界AI新进展,引入AI相关技术并实践应用岗位要求:1.3年以上python项目开发经验,编程基础扎实,熟悉语言底层机制,有flaktornadocelerypanda等相关开发经验;(必选)2.熟练掌握Linux操作系统,熟练使用docker容器。(必选)3.熟练掌握Oracle.MySQL.Redi.MongoDB等至少一种数据库技术及结构化查询语言;(必选)4.1年以上架构工作,解耦.特性设计经验,对内源了解,对大型分布式系统有架构经验,熟悉海量数据高并发场景尤佳;(必选)5.思路清晰,具有较强的问题分析能力,能够解决复杂的系统问题。(必选)6.责任心强,工作认真细致,具有良好的团队沟通与协作能力,有团队管理经验。(必选)7.在以下一个或多个领域中,有坚实的理论背景和丰富的实践经验:NLP.机器翻译.语音识别.语音合成.知识图谱.搜索.推荐系统.视觉.数据挖据.机器学习&深度学习.大数据系统架构研发。(必选)8.熟练掌握Java/C++等开发语言。(加分项)

    所需技能: 深度学习算法、自然语言处理、推荐算法、语音算法
  • 来源:举仕非凡人力资源顾问(北京)有限公司山东分公司

    AI开发工程师

    岗位职责:1.负责煤炭行业大数据的机器学习.语义识别.知识图谱的构建及知识应用设计和开发工作。2.负责推动人工智能方面在煤炭行业大数据中的智慧矿山等方面的应用开发;岗位要求:1.计算机科学与技术.软件工程.信息管理及相关专业专科及以上学历;2.有二年以上人工智能(知识图谱/机器学习/深度学习/算法研究)工作经验;3.精通人工智能自然语言处理相关技能及工具,能掌握别设计相关算法,对语义识别的相关模型较为理解;从结构化的和非结构化的数据中获取信息。熟悉知识图谱等知识组织和应用。4.精通深度学习开源平台,如TenorFlow.Torth.Caffe.Theano等,并且至少具有一个平台上的项目开发经验;5.精通Python开发语言;6.良好的编程习惯,并具有良好的需求理解能力,从事过系统的概要设计和详细设计,良好的语言表达和沟通能力,具有良好的团队合作精神和作风。具有快速学习能力.能高效.独立的解决问题。

    所需技能: 深度学习算法、自然语言处理、算法设计、机器学习算法、TensorFlow、Caffe、Theano
  • 来源:杭州华为企业通信技术有限公司

    AI开发工程师

    岗位职责:1)负责AI云服务上的核心AI算法设计和开发。2)负责的ML/DL/RL/CV/NLP/运筹优化/推荐搜索等某一个或多个方向上的算法优化,确保精度/速度/可扩展性等指标领先。3)负责AI算法的前沿技术跟踪和创新方案设计.实现。岗位要求:1)熟悉ML/DL/RL/CV/NLP/运筹优化/推荐搜索等某一个或多个方向的计算引擎/框架/平台/算法,有深度优化经验者优先。2)掌握Python/Java/C++中至少一种编程语言,掌握常用的软件设计模式,有丰富项目经验者优先。3)掌握有较强的AI平台工程优化经历,能够将AI业务场景.算法.系统很好的结合,并能快速地支撑好市场项目。4)有小样本学习.细粒度分类.迁移学习.无/弱监督学习.元学习.主动学习.模型可解释.模型压缩.数据增强等技术方向的工作经验者优先。5)熟悉自动机器学习(AutoML)者优先,包括不限于自动超参搜索.自动神经网络结构搜索.自动数据增强.自动优化器等。6)熟悉AI硬件(如GPU,Davinci芯片等)架构.AI算子加速库.分布式AI系统者优先,善于从SyML的角度对AI性能做全栈优化;7)工作热情高,沟通能力强,责任心强,具有团队精神。

    所需技能: 深度学习算法、自然语言处理、推荐算法、算法设计、Python、机器学习算法、视觉图像算法、C++
  • 来源:苏州黑云信息科技有限公司

    AI开发工程师

    工作职责:1.负责图像检索.目标检测.目标跟踪等相关算法的研究2.负责前沿论文算法预研,工程转化和产品化3.负责算法工程部署,产品相关系统软件的开发和维护4.负责公司安排其他任务任职资格:1.人工智能.计算机.数学.统计学等相关专业,本科加2年以上AI开发工作经验或硕士学历;2.熟练使用linux常用命令,掌握C/C++,或python等编程语言3.至少熟练使用一种深度学习框架,如tenorflow.kera.pytorch.mxnet.caffe等4.熟悉常用的机器学习.图像处理算法,AI算法库和经典网络结构5.有团队精神和敬业精神,良好自学能力和独立工作能力,较强承压能力,善于思考,勇于接受挑战。

    所需技能: 深度学习算法、视觉图像算法、算法设计、机器学习算法、C++、Python、TensorFlow、PyTorch

入门书籍

  • Python深度学习
  • 统计学习导论
  • 神经网络与深度学习
  • 数字图像处理

职业晋升路径

算法工程师资深工程师架构师技术总监

横向职业发展

算法工程师数据挖掘数据分析师算法研究员后端开发

职业问答

    算法项目的核心是支持业务,不能改进业务状态、对业务进行赋能的算法项目都是技术堆叠的空中楼阁
    为提高业务指标,算法工程师应该按照以下流程开展工作:
    1、明确业务指标的定义:若有现成指标,可直接使用;若无相关指标,需要向业务进行调研,设计指标的量化规则和统计口径,并需得到业务认可(相关数据源需和数据团队沟通,数据仓库未集成的需要提出相关需求)
    2、明确业务痛点:通过和业务的沟通调研,明确当前的业务痛点,并通过数据分析和数据挖掘手段,将该痛点进行量化(若业务不能明确业务痛点,需要通过数据手段发现)
    3、明确项目目标:根据业务指标和痛点,设定明确的项目目标,该目标是可量化且可对比,要提前定义好对比维度和方案,且所需数据是数据仓库已(可)集成的或算法可输出的
    4、算法可行性研究:以项目目标未基准,针对当前已有数据和业务逻辑,通过多轮迭代优化的数据分析和数据挖掘,明确算法对实现项目目标的可行性,并初步完成 demo 开发
    5、算法设计:设计方案应当包含算法本身开发的设计方案,数据流程和数据对接的设计方案,和上下游系统交互的对接的设计方案
    6、算法开发和测试:根据设计方案进行算法开发,过程中要不断和数据团队和系统方进行沟通,根据实际情况调整方案
    7、算法上线和监控:按照上线流程进行算法上线,并按照运维要求提供监控逻辑,对算法运行状态进行监控,同时根据业务逻辑规则对算法产生的业务结果进行监控
    8、总结汇报:根据 3 中定义的方案进行算法结果汇总和报告
    9、迭代优化:后续不断地根据算法结果和业务反馈进行算法迭代和优化

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