简介：算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

算法工程师职位描述（模板一）

岗位职责：

1.责自然语言处理相关的工作，包括但不限于语义理解、信息抽取、文本分类、命名实体识别、句法分析等；

2.负责后台垂直领域的开发和改进；

3.分析挖掘用户行为数据，为用户体验的提升、问题的发现、算法的改进提供支持；

4.在机器学习平台上封装算法并对外提供服务接口；

5.负责模型的开发，评估，部署，监控优化工作；

6.独立完成系统上线和后续优化。




任职要求：

1.计算机、数学、物理及相关专业统招本科以上学历；

2.熟练掌握Java，Python等其他编程语言，有很好的数据结构认识，算法和编程能力；

3.熟悉常见的机器学习算法，在图像，语音，自然语言处理等领域有实际的算法开发经验；

4.有NLP工作经验者优先，熟悉XGBOOST、TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、MXNet等深度学习框架者优先；

5.有Hadoop，MapReduce，Spark，Storm，HBase，Kafka等开发经验者优先；

6.能够熟练阅读英文文献；

7.有较强的分析问题解决问题能力，工作踏实上进；有良好的团队合作意识。

算法工程师职位描述（模板二）

岗位职责：

1.参与开发信用模型，反欺诈模型，包括对非结构化数据的处理和提取，文本数据挖掘，社交网络分析的特征提取等；

2.设计开发模型、策略的监控报表，对于模型进行监控并可以跟进调优；

3.参与数据对接、输出等相关项目的设计与实现。




任职要求：

1.数学、统计、金融、计算机等相关专业统招本科以上学历；

2.具备互联网应用研发经验，有很好的策略架构设计能力者优先；

3.有数据挖掘相关领域、大数据项目开发经验，了解当前机器学习、数据挖掘算法和技术；

4.熟练掌握常用数据结构和算法，熟练掌握数据处理技巧，熟练使用sql/python/R等，能够独立完成数据清洗、特征提取的工作；

5.有责任心，工作独立性强，有良好的团队合作精神，具备良好的学习能力。

算法工程师职位描述（模板三）

岗位职责：

1.对海量数据进行特征工程工作；

2.运用机器学习、对结构化和非结构化数据、时间序列数据进行挖掘，发现其潜在关联与知识；

3.利用海量数据构建信用评估模型。




任职要求：

1.本科或以上学历，计算机、数学、统计相关专业毕业；

2.熟练掌握常用机器学习算法；

3.有linux平台数据处理经验，熟悉常用的shell命令；

4.熟练使用c++/python/golang等任一一种语言 ；

5.有过数据挖掘/机器学习相关工作经验；

6.具有良好的逻辑分析、解决问题的能力，具备一定的英文阅读能力；

7.有过信用评估相关工作者优先。

算法工程师职位描述（模板四）

岗位职责：

1.通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、预测、 风险控制等系统；

2.参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化；

3.用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验；

4.调研并促进数据挖掘在公司多个业务领域的应用。

 

任职要求：

1.计算机、数学相关专业背景；

2.2年以上算法、海量数据挖掘相关项目经验；

3.熟练掌握C/C++/Java/Python/Go/Scala编程语言中的一种；

4.熟悉常用机器学习，数据挖掘，推荐系统等相关算法；

5.有推荐系统、广告、搜索、用户画像、反作弊、预测算法等领域一项以上经验者优先；

6.主动性强、学习能力强，易沟通，团队合作精神佳。

算法工程师职位描述（模板五）

岗位职责：

1.设计或运用自然语言处理相关技术与算法，解决系统工程实践问题；

2.使用机器学习算法、深度学习相关技术（词向量、RNN、LSTM、BRNN等）解决相关问题。




任职要求：

1.熟悉自然语言处理相关任务（分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注等）的设计和实现；

2.熟悉常见机器学习算法：分类、聚类、决策树、贝叶斯、SVM、HMM、最大熵等；

3.熟练使用C++、Python、JAVA至少一种语言，JAVA优先。

4.有两年以上机器学习相关工作经验。