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, speech recognition, and market forecasting.
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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, speech recognition, and market forecasting.
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 data scientist 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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Company Introduction
{{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. Mention office hours, remote working possibilities, 以及所有你认为能让你的公司有趣的东西. }}
Job Description
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, cleaning, and preprocessing, 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…)}}
Responsibilities
- 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
- Defining validation strategies
- 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
- Deploying models to production
- {{在这里添加任何其他相关职责}}
Skills
- 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
- Proficiency with OpenCV
- Familiarity with 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, libraries, 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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