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1.設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題。
2.處理和清洗大規(guī)模數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。
3.基于業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行效果評(píng)估和模型優(yōu)化。
4.與跨部門(mén)團(tuán)隊(duì)合作，將機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品中，提升產(chǎn)品性能和用戶體驗(yàn)。
5.跟蹤和研究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的前沿技術(shù)，持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。
1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
2.扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉常見(jiàn)的算法和模型（如回歸、分類、聚類、深度學(xué)習(xí)等）。
3.精通至少一種編程語(yǔ)言，常用的有Python、Java、**C++**等。
4.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等），有實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
5.良好的數(shù)學(xué)背景，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等基礎(chǔ)知識(shí)。
6.優(yōu)秀的分析和解決問(wèn)題能力，能夠快速理解并應(yīng)用新技術(shù)。
7.良好的團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力，能夠與不同部門(mén)有效協(xié)作。

職位類別： 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師

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