崗位職責(zé):
1、大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)設(shè)計(jì):圍繞飛參數(shù)據(jù)治理、挖掘和分析相關(guān)需求,規(guī)劃和構(gòu)建數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和挖掘分析的體系架構(gòu);
2、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理:設(shè)計(jì)并實(shí)施多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗、治理等流程,包括不限于飛參、音視頻、總線、故障等各類數(shù)據(jù);
3、模型優(yōu)化與算法研發(fā):負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型,開展核心算法選型及優(yōu)化;4、技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用研究:負(fù)責(zé)跟蹤最新的人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)動(dòng)態(tài),持續(xù)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。
任職要求:
職位要求三、
1、碩士及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用等學(xué)科背景,博士生優(yōu)先;
2、熟練掌握Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)相關(guān)工具,熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架,掌握回歸、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等算法原理,有PB級(jí)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
3、獨(dú)立負(fù)責(zé)過復(fù)雜課題的數(shù)據(jù)挖掘工作,包括海量數(shù)據(jù)處理、算法制定、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)倉庫搭建,有完整大數(shù)據(jù)挖掘分析項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn);
4、具有良好的業(yè)務(wù)理解能力,能夠很好地把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析問題,把分析結(jié)果有效地轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)決策,具備實(shí)際項(xiàng)目執(zhí)行和分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;5、具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)推斷知識(shí)、良好的邏輯分析能力、良好的團(tuán)隊(duì)意識(shí),擅長(zhǎng)將用戶需求轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)需求。