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机器学习工程师职位描述模板
机器学习(ML)开发人员是使用数据训练模型的专家. 然后,这些模型被用于自动处理图像分类等过程, 语音识别, 市场预测.
机器学习(ML)开发人员是使用数据训练模型的专家. 然后,这些模型被用于自动处理图像分类等过程, 语音识别, 市场预测.
机器学习角色的定义可以有所不同. 通常会有一些概念上的重叠,甚至与角色的混淆 数据科学家 or 人工智能(AI)工程师. 机器学习实际上是人工智能的一个子领域,它专注于分析数据,以找到输入和期望输出之间的关系.
机器学习开发人员为每个问题提供量身定制的解决方案. 获得最佳结果的唯一方法是仔细处理数据并为给定的上下文选择最佳算法.
机器学习开发人员-职位描述和广告模板
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公司介绍
{{写一段简短而醒目的关于你公司的文字. 一定要提供有关公司文化、津贴和福利的信息. 提及办公时间, 远程工作的可能性, 以及所有你认为能让你的公司有趣的东西. }}
工作描述
我们正在寻找一位机器学习方面的专家来帮助我们从数据中提取价值. 你将领导从数据收集开始的所有过程, 清洁, 和预处理, 训练模型并将其部署到生产环境中.
理想的候选人将对人工智能充满热情,并与该领域的最新发展保持同步.
{{描述项目和数据类型(图像、音频、文本、表格…)}}
责任
- 理解业务目标并开发有助于实现这些目标的模型, 还有跟踪进度的指标
- 管理可用的资源,如硬件、数据和人员,以满足最后期限
- 分析可用于解决给定问题的ML算法,并根据它们的成功概率对它们进行排名
- 探索和可视化数据,以获得对它的理解, 然后确定在实际环境中部署模型时可能影响性能的数据分布差异
- 验证数据质量,并/或通过数据清理确保数据质量
- 如果需要更多的数据,监督数据采集过程
- 在网上找到可用的数据集,可以用于培训
- 定义验证策略
- 定义要在给定数据集上进行的预处理或特征工程
- 定义数据增强管道
- 训练模型并调整它们的超参数
- 分析模型误差并设计克服策略
- 将模型部署到生产环境
- {{在这里添加任何其他相关职责}}
技能
- 熟练使用深度学习框架,如TensorFlow或Keras
- 熟练掌握Python和基本的机器学习库,如scikit-learn和pandas
- 具有可视化和操作大数据集的专业知识
- 熟练使用OpenCV
- 熟悉Linux
- 能够选择硬件以运行具有所需延迟的ML模型
- {{确保提及任何其他框架, 库, 或其他与您的项目相关的技术}}
- {{列出您可能需要的教育程度或证书}}
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机器学习工程师是建筑方面的专家, 设计和优化人工智能(AI)系统. 这篇招聘机器学习工程师的指南包括面试问题和答案, 以及最佳实践,将帮助您确定您的公司的最佳候选人.
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查看他们的个人资料Abhimanyu Veer Aditya
自由机器学习工程师
Abhimanyu是一名机器学习专家,拥有15年为商业和科学应用创建预测解决方案的经验. 他是一个跨职能的技术领导者, 有组建团队和与c级高管共事的经验. Abhimanyu在计算机科学和软件工程方面有着成熟的技术背景,在高性能计算方面拥有专业知识, 大数据, 算法, 数据库, 分布式系统.
显示更多丹Napierski
自由机器学习工程师
Dan是一名专注于区块链技术应用的软件架构师和技术专家. 他拥有多年的专业咨询服务经验,为从初创公司到跨国公司的客户提供服务. 他擅长将严格的测试和防弹代码引入棘手的工程挑战. 他在人工智能的许多方面都有深厚的专业知识, 区块链, 机器学习, 和自动化.
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