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NLP/深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)/圖像算法/AI等
此JD為通用JD，因產(chǎn)品線較多，目前軟件開發(fā)（Java、JS、C/C++等）和軟件測(cè)試、算法等都有需求，具體詳聊
關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)：
熟悉ML/DL/RL/CV/NLP/運(yùn)籌優(yōu)化/推薦搜索等某一個(gè)或多個(gè)方向的計(jì)算引擎/框架/平臺(tái)/算法；
必要技術(shù)點(diǎn)：
熟練TensorFlow/Pytorch等深度學(xué)習(xí)框架者優(yōu)先
C++、python、人臉識(shí)別 圖像分類 圖像檢測(cè) 圖像分割 圖像識(shí)別 文字識(shí)別 文字檢測(cè) 機(jī)器學(xué)習(xí) 動(dòng)作識(shí)別 圖像降噪 圖像超分、計(jì)算機(jī)視覺 深度學(xué)習(xí) 深度計(jì)算 圖像增強(qiáng) 圖像處理、AI、圖像編輯、視頻編輯
【工作職責(zé)】
1、 面向CBG供應(yīng)鏈、風(fēng)控、用戶經(jīng)營(yíng)、用戶聲音、零售、渠道等相關(guān)領(lǐng)域和產(chǎn)品，通過AI相關(guān)的算法推動(dòng)CBG的商業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型；
2、 準(zhǔn)確把握數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)，識(shí)別和關(guān)注當(dāng)下的關(guān)鍵需求及關(guān)鍵技術(shù)，與公司核心部門及頂級(jí)高校進(jìn)行技術(shù)合作、交流，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，使能商業(yè)成功；
3、 技術(shù)算法平臺(tái)建設(shè)，收集并整理各類數(shù)據(jù)構(gòu)建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)池，集成業(yè)界主流的數(shù)據(jù)處理、算法模型技術(shù)，形成通用化的核心AI智能化處理平臺(tái)。
符合但不局限于以下人工智能及優(yōu)化方向：
a) 機(jī)器學(xué)習(xí)方向：
1、熟悉數(shù)據(jù)分析、特征工程等相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘流程，同時(shí)熟悉回歸，聚類，分類，推薦等機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，對(duì)常見的算法理解透徹；
2、從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論前沿研究及應(yīng)用。研究領(lǐng)域包括但不限于：監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、時(shí)序預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)、元學(xué)習(xí)、AutoML、 深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及模式識(shí)別等；
b) 自然語言處理/語音語義方向：
1、從事但不限于文本分析、情感分析、實(shí)體抽取及關(guān)聯(lián)抽取、語言消歧、機(jī)器翻譯、對(duì)話和問答系統(tǒng)、深度自然語言處理、多模態(tài)語義理解、知識(shí)圖譜等方向的應(yīng)用研究和開發(fā)工作；
2、負(fù)責(zé)自然語言處理核心算法及平臺(tái)的設(shè)計(jì)與研發(fā)，提升自然語言相關(guān)產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力和用戶體驗(yàn)；
c) 運(yùn)籌優(yōu)化方向：
1、負(fù)責(zé)運(yùn)籌優(yōu)化方向的算法研究和開發(fā)，包括但不限于資源分配、路徑優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化、智能分貨、庫(kù)存管理、定價(jià)策略及仿真平臺(tái)構(gòu)建等相關(guān)項(xiàng)目；
2、熟悉組合優(yōu)化、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式優(yōu)化、隨機(jī)優(yōu)化、博弈論等算法能力；
d）推薦搜索方向：
1、從事但不限于包括用戶畫像、用戶建模、精準(zhǔn)營(yíng)銷、lookalike、目標(biāo)人群選擇，個(gè)性化的推薦，CTR預(yù)估等相關(guān)項(xiàng)目的算法研究與實(shí)現(xiàn)；
2、洞察推薦系統(tǒng)和信息檢索技術(shù)在工業(yè)級(jí)產(chǎn)品的有效解決方案；洞察學(xué)術(shù)界推薦系統(tǒng)和信息檢索的最新研究成果，滿足業(yè)務(wù)需求；