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工作內(nèi)容：
1. .負(fù)責(zé)具體項(xiàng)目（故障診斷）數(shù)據(jù)分析的調(diào)研、分析及建模實(shí)現(xiàn)；
2. 全面負(fù)責(zé)項(xiàng)目的需求分析及與甲方進(jìn)行具體的溝通交流、項(xiàng)目實(shí)施等環(huán)節(jié)；
3. 項(xiàng)目進(jìn)行中，根據(jù)實(shí)際情況，評(píng)估項(xiàng)目難點(diǎn)、項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)可行性；
4. 撰寫專題項(xiàng)目分析總結(jié)報(bào)告。
任職資格：
1. 計(jì)算機(jī)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷；
2. 具有大數(shù)據(jù)相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Hadoop、Spark、kafka、redis等大數(shù)據(jù)相關(guān)組件技術(shù)，了解hadoop/spark生態(tài)圈技術(shù)，如hdfs、hbase、zookeeper、spark streaming等；
3. 有分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)集群的應(yīng)用和調(diào)優(yōu)有一定的應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì)主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)華為FusionInsight，CDH等有實(shí)施經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先；
4. 熟悉主流深度學(xué)習(xí)工具TensorFlow、Caffe、MXNet、Theano、Keras、pytorch，熟練掌握Python、R或C++其中一門開(kāi)發(fā)語(yǔ)言；
5. 具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、解決問(wèn)題能力，對(duì)前沿算法有強(qiáng)烈的興趣，思辨能力強(qiáng)，溝通協(xié)作意識(shí)好，責(zé)任心及結(jié)果導(dǎo)向意識(shí)強(qiáng)，自驅(qū)力強(qiáng)；
6. 熟悉各類算法模型，熟悉MLlib、scikit-learn等開(kāi)源算法庫(kù)，熟悉其應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)劣，能熟練運(yùn)用分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景問(wèn)題；
7. 熟悉各類主流深度學(xué)習(xí)算法，包括不限于GAN、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DQN、AC等）、深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN等）、遷移學(xué)習(xí)等；
8. 熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括SVM，K-means，隨機(jī)森林，決策樹(shù)等；
9. 有故障診斷工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

職位類別： 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

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