导读：第1篇：算法工程师的职责表述 职责： 1. 负责大数据挖掘领域的前沿技术研究及算法开发; 2. 对大数据挖掘算法相关技术落地实现，包括但不限于深度神经网络、大数据+机器学习建模等... 如果觉得还不错，就继续查看以下内容吧！
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第1篇：算法工程师的职责表述
职责：
1. 负责大数据挖掘领域的前沿技术研究及算法开发;
2. 对大数据挖掘算法相关技术落地实现，包括但不限于深度神经网络、大数据+机器学习建模等;
3. 能持续跟踪AI的新算法新技术，探索此类前沿技术在电信行业网络、市场中的应用，为公司人工智能发展提供技术决策支持。
岗位要求：
1.要求硕士以上学历，3年以上相关工作经验,计算机或数理统计相关专业优先;
2.扎实的统计学、机器学习、数据挖掘理论基础，对大数据挖掘领域有兴趣，对前沿的数据挖掘技术发展有知识跟踪与深刻理解;
3.具有良好的数据敏感度和优秀的数据分析技能,有特征工程构建与实施能力;
4.有一定编程经验,有scala,python,R或java开发经验者优先;
5.熟悉hadoop/hbase/spark/Map-Reduce等大数据相关开源工具中一门或几门者优先;
6.思维灵活，能够与产品经理、大数据开发工程师等进行交流沟通及合作，对创新有发自内心的热爱。
第2篇：算法工程师的职责表述
职责：
1、算法框架的搭建;负责路径规划、机器学习，数据分析等算法的研发、前沿技术的研究与攻关;
2. 人工智能工业化应用领域中，图像识别算法的开发、测试、调优;
3、深度学习和生产工艺的结合过程中的算法开发，算法的性能评估及优化;
4、负责分析和解决信控算法应用过程中出现的技术问题，负责算法的实现，测试和验证。
任职要求：
1、数学或计算机相关专业毕业，具备扎实的数学功底和算法功底;
2、 精通数据挖掘，机器学习，整数规划等的基本理论和常用算法，并从事过相关研发工作;
3、熟悉现代信号处理(KF、EKF、Particle Filter)，优化算法(Numerical Optimization, 群类优化算法);
4、熟练掌握数学建模工具软件
5、具备深厚的算法设计与实现能力，在机器学习和数据挖掘方面有深入研究者优先;
6、至少熟练使用一种仿真软件及程序开发语言(C++，python等);
7、图像处理、模式识别及相关研究方向，从事过至少一项该方向的研发项目或开发项目，有实际项目的图像分析算法开发经验的优先考虑;
8、较强的责任感，能承受较大工作压力，良好的分析和解决问题的能力、学习能力和团队协作能力。
第3篇：算法工程师的职责表述
职责
1、维护、扩展的大数据处理分析平台;
2、负责将先进的工业大数据分析技术转化为标准化的分析工具与模块;
3、规范并优化算法，提高可靠性;
4、帮助建立标准化的数据分析路线图，能够提取、转换并加强数据及其内在价值;
5、开发与应用分布式数据分析技术，人工智能技术，帮助客户挖掘数据潜在价值，并转化为新的产品与项目。
岗位要求：
1、有数据ETL、数据清洗、数据预处理方面相关经验;
2、熟悉各种数据库类型;
3、有数据分析平台使用经验，了解Hadoop 生态系统;
4、熟悉spark计算引擎，包括其生态环境与应用库，如SQL、DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming;
5、熟悉高级编程语言 (Python，MATLAB，Java，R， Scala)。
第4篇：算法工程师的职责表述
职责
1、激光雷达数据预处理，包括激光雷达标定、激光雷达与其他传感器联合标定、点云数据分割、点云数据过滤、激光雷达数据解析等;
2、激光雷达目标检测与识别，熟练使用pcl库函数和深度学习算法，对障碍物目标和特定标识进行检测与识别。
3.研发基于Lidar点云数据的环境感知算法，例如可行驶区域检测、轨道线检测、障碍物分类、行人/车辆检测与跟踪等;
4.研发激光点云数据聚类、成像及融合视觉等的算法设计及仿真验证。
任职要求：
1、硕士及以上学历，1年及以上工作经验，测绘、地理信息系统、遥感技术与应用,计算机、自动化、模式识别、数字信号处理等相关专业;
2、良好的文献阅读能力，数学基础扎实，能够根据开源代码对论文进行深入理解;
3、熟练使用Linux/Python,c、c++、matlab等一种或多种主流开发工具;
4. 熟悉数据分析中的基本的机器学习方法(例如聚类、KNN、SVM、Boost、随机森林、贝叶斯等)，熟悉特征建模，具备扎实的线性代数和概率论基础;
5.具有基于Lidar点云算法研发经验;
结尾：非常感谢大家阅读《算法工程师的职责表述(精选4篇)》，更多精彩内容等着大家，欢迎持续关注作文录「Zwlu.Com」，一起成长！
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