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業(yè)務(wù)技能要求：
1、具有主流大數(shù)據(jù)工具/平臺實際項目經(jīng)驗，并熟悉所使用工具的技術(shù)原理、主要特點；
2、編程基礎(chǔ)扎實，熟悉算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有較好的Python/Java/Scala開發(fā)經(jīng)驗，熟悉Linux操作系統(tǒng)；
3、有過大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品的核心功能開發(fā)、性能調(diào)優(yōu)、制定技術(shù)方案經(jīng)驗，有一般大數(shù)據(jù)架構(gòu)的能力優(yōu)先。
4、在機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘方向有較強(qiáng)的積累，熟悉經(jīng)典的算法并有實踐經(jīng)驗;
專業(yè)知識要求：
1、軟件工程：開發(fā)及自動化測試經(jīng)驗，至少精通C/C++、JAVA、JavaScript、Python、Golang等1種或多種主流編程語言，熟悉linux/Unix操作系統(tǒng)。
2、分布式系統(tǒng)：具備大型分布式系統(tǒng)的DFX的專業(yè)知識，熟悉前端開源框架，微服務(wù)架構(gòu)、虛擬化技術(shù)，有豐富的分布式系統(tǒng)設(shè)計和實施經(jīng)驗，能夠保障大型系統(tǒng)的高性能、高可靠運(yùn)行。
3、具備扎實機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，掌握Tensorflow和Caffe、Pytorch框架，熟悉常見的CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和算法。熟悉多種機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘模型或算法，包括如異常檢測、趨勢預(yù)測、根因分析、告警收縮等，能夠根據(jù)場景選擇合適算法，并進(jìn)行優(yōu)化，提高準(zhǔn)確性和時效性；
4、熟練掌握網(wǎng)絡(luò)通信機(jī)制，多線程技術(shù)，內(nèi)存管理，線程管理，性能優(yōu)化等，
5、精通Junit/TestNG、GTest、DBUnit、HtmlUnit、PyUnit、Espresso、Arquillian等1種或多種UT、IT測試框架；
2、熟悉主流數(shù)據(jù)挖掘工具以及AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）
3、深刻理解數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品與 AI 技術(shù)發(fā)展趨勢，熟悉業(yè)界前沿技術(shù)、商業(yè)模式和戰(zhàn)略規(guī)劃