人工智能算法岗位要求5篇

第1篇 人工智能算法工程师（数据挖掘）职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

职责描述：

1.负责大数据的挖掘、信号处理、机器学习、深度学习等相关领域的研发和算法实现，例如推荐和个性化/预测/分类/聚类/关联分析/特征量化等等。

2.熟练使用c/c++语言编程，掌握python编程技术，能使用caffe/tensorflow等工具建模。

3.负责自然语言处理、图像识别等技术应用研发。

4.直接参与核心代码的书写，解决项目应用过程中的技术问题。

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。

任职要求：

1. 具备扎实的机器学习理论及技术基础，熟悉各种相关性算法，有相关建模经验。

2. 2年以上人工智能领域工作经验，熟悉机器学习，深度学习的算法和原理，并有调优经验。能运用分类，回归，排序，深度学习等模型解决相关问题。

3. 精通人工智能领域的关键技术和架构设计，精通迁移化学习和特征提取，对卷积神经网络有良好的理论和实操经验。

4. 熟悉tensorflow/caffe/pytorch等常用深度学习框架中一种或多种。

5. 硕士以上学历（模式识别、人工智能、计算机相关专业），扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础；重点大学毕业优先；能力相符者可放宽至本科。

6. 良好的沟通能力和表达能力；分析能力、逻辑思维能力强；具有较强的学习能力。

第2篇 人工智能算法工程师岗位职责职位要求

职责描述：

职位信息

岗位职责：

1、从事机器学习、深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的开发工作；

2、负责深度学习平台和框架的搭建工作，包括算法实现及系统研发；

3、支持公司相关产品在深度学习领域的研究。

职位要求：

1、熟悉至少一种深度学习训练工具（tensorflow/caffe/theano/keras/convnet/torch等）；

2、熟悉并可搭建深度学习平台：数据处理、训练调试、生产部署等整体过程；

3、掌握机器学习、图像识别、自然语言处理等领域的相关算法；

4、良好的数学基础和编程能力，熟悉python、shell、r等编程语言；

5、良好的信息搜索、文献阅读及算法实现的能力；

6、富有想象力和学习能力，良好的团队合作精神和分析与解决问题的能力。

7、在以下一个或多个领域有基于算法框架的应用开发经验：机器学习、深度学习、自然语言处理、对话机器人

岗位要求：

学历要求：不限

语言要求：不限

年龄要求：不限

工作年限：5-7年经验

第3篇 资深人工智能算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

职责描述：

1、负责毫米波/太赫兹图像危险品检测与识别系统顶层架构设计、产品级智能化设计策略制定与实现；

2、负责指导团队实现毫米波/太赫兹图像危险品检测与识别系统具体算法；

3、负责大规模毫米波/太赫兹图像采集、存储与管理；

4、负责大规模图像数据挖掘算法设计；

5、负责相关领域前沿跟踪。

任职要求：

1、硕士及以上学历，计算机、数学等相关专业，五年以上机器学习/模式识别经验；

2、熟悉神经网络和深度学习相关理论和算法，精通c++/python/c/matlab等编程语言，并熟悉dsp/arm/gpu等相关背景知识；

3、具有强统筹策划能力，具有工作自主性与较快的适应能力，具有良好的表达能力；

4、具有5人以上团队管理及人工智能识别系统设计的经验。

第4篇 计算机视觉人工智能算法验证专家职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

职责描述：

1，负责监督控制计算机视觉数据的采集、标注和品质管理；

2，高效管理数据，审核标注的正确性，即时反馈问题，帮助改进标注流程、提升效率和减少出错率

3，配合与支持算法研究、开发、实现与应用。

任职要求：

1，计算机、计算机视觉、机器学习、模式识别或相关专业，硕士毕业2年以上相关经验；

2，熟悉基于图片或视频的标注过程和数据标注的品质控制

3，具有有效提高标注效率和减少错误标注的实际经验

4，了解计算机视觉与机器学习领域的基础理论，算法，实现已经相关的应用；

5，具备良好的英语读写能力；

6，具有一定的创造性、能动性、独立工作能力；

7，具有一定的管理能力，相当的团队管理与协调能力。

第5篇 人工智能算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

面向大数据，进行通用ai技术研究、ai产品模块设计及实现。

岗位要求：

1、人工智能、自动控制、机器学习、图像处理、模式识别、自然语言处理等相关专业，211 985硕士以上学历，博士优先；

2、 从事过自动化控制、交通等领域数据分析、机器学习方法相关科研或工程项目；

3、 具有良好编程和数学基础，熟悉python开发语言；

4、熟悉主流的机器学习或优化算法，如推荐算法、回归方法、svm、数学规划等；

5、 具有深度强化学习， 有机器学习算法工程应用、智能交通系统开发经验者的优先考虑；

6、具有自主学习力、自我驱动力和良好的团队合作精神和沟通能力。