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機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

職位要求：
1、計算機專業(yè)、應(yīng)用數(shù)學專業(yè)優(yōu)先；
2、熟悉機器學習和深度學習常用算法，如RNN，LSTM、GRU等；熟悉深度學習庫優(yōu)先，比如MXNet, TensorFlow, Torch, Keras等；
3、熟悉分詞、命名實體識別、詞性標注、文本分類、關(guān)鍵詞提取、自動摘要等自然語言處理技術(shù)；
4、熟悉nginx，UWSGI等環(huán)境的安裝、配置與開發(fā)；
5、熟練使用Linux，shell編程，了解Linux系統(tǒng)基本原理；
6、具備良好的服務(wù)意識、責任心、較強的學習能力、優(yōu)秀的團隊溝通與協(xié)作能力。
崗位職責：
負責NLP的研發(fā)

職位要求：
1、計算機專業(yè)、應(yīng)用數(shù)學專業(yè)優(yōu)先；
2、熟悉機器學習和深度學習常用算法，如RNN，LSTM、GRU等；熟悉深度學習庫優(yōu)先，比如MXNet, TensorFlow, Torch, Keras等；
3、熟悉分詞、命名實體識別、詞性標注、文本分類、關(guān)鍵詞提取、自動摘要等自然語言處理技術(shù)；
4、熟悉nginx，UWSGI等環(huán)境的安裝、配置與開發(fā)；
5、熟練使用Linux，shell編程，了解Linux系統(tǒng)基本原理；
6、具備良好的服務(wù)意識、責任心、較強的學習能力、優(yōu)秀的團隊溝通與協(xié)作能力。
崗位職責：
負責NLP的研發(fā)

• 系統(tǒng)分析員
• 硬件工程師
• 數(shù)據(jù)庫開發(fā)與管理(DBA)
• 軟件工程師
• 網(wǎng)頁設(shè)計師
• SEO專員
• UI/UE設(shè)計師
• 網(wǎng)站程序開發(fā)
• 架構(gòu)師
• 測試工程師
• 系統(tǒng)維護員
• 網(wǎng)絡(luò)管理員
• 網(wǎng)絡(luò)與信息安全工程師
• 計算機技術(shù)員
• 電子工程師/技術(shù)員
• 電氣工程師/技術(shù)員
• 電器工程師/技術(shù)員
• 電力工程師/技術(shù)員
• 電信工程師/通訊工程師
• 變壓器/磁電工程師
• 電聲/音響工程師
• 數(shù)碼產(chǎn)品開發(fā)工程師
• 電路(布線)設(shè)計
• 燈飾研發(fā)工程師
• 電子測試工程師
• 電池/電源開發(fā)工程師
• 半導體技術(shù)員
• 軟件實施
• MRP/ERP/SAP實施工程師
• 系統(tǒng)集成/技術(shù)支持
• 多媒體/游戲開發(fā)工程師
• 新媒體運營
• 抖音直播
• 微信運營
• 運營總監(jiān)
• 產(chǎn)品總監(jiān)
• WEB前端開發(fā)
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• 配置管理工程師
• 標準化工程師
• Hadoop開發(fā)工程師
• Delphi開發(fā)工程師
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• Perl開發(fā)工程師
• Ruby開發(fā)工程師
• Golang開發(fā)工程師
• Erlang開發(fā)工程師
• 數(shù)據(jù)采集
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• 移動web前端
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• COCOS2DX開發(fā)工程師
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• 數(shù)據(jù)開發(fā)
• 數(shù)據(jù)挖掘
• 高端技術(shù)職位
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• 高級硬件工程師
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