1.针对指定的工业物联网场景,对收集到的多源异构数据进行分析、处理和特征挖掘,并进行模型训练和验证;
2.协助团队对具体场景(如故障诊断,预测性维护等)的机器学习模型进行开发和优化,包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等工作;
3.协助团队完成算法的研究和应用,探索新的模型和技术以解决实际问题;
4.协助团队设计和实现算法系统的架构和流程,确保模型的高效部署和运行
5.撰写相应技术文档;
6.和团队协同配合,深度参与从理论研究,方案设计、测试、落地和维护的整个产品周期。
1.计算机/大数据/人工智能/信息工程/数学/电气/电子/自动化等专业;
2.熟练掌握Python或其他编程语言,具备良好的编程能力和代码规范;
3.了解经典机器/深度学习算法的数学原理(如决策树、CNN, LSTM, Autoencoder, xgboost and transformer等);
4.有深度学习的算法基础,熟练掌握至少一种主流的深度学习框架,如Tensorflow ,Pytorch或者 Theano等;
5.具备一定的机器学习或者大数据分析的开发和应用经验,优先考虑参与过相关项目的申请者;
6.实习生岗位,每周至少到岗4天,实习期半年以上。
7.实习生可优先转正。
2.协助团队对具体场景(如故障诊断,预测性维护等)的机器学习模型进行开发和优化,包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等工作;
3.协助团队完成算法的研究和应用,探索新的模型和技术以解决实际问题;
4.协助团队设计和实现算法系统的架构和流程,确保模型的高效部署和运行
5.撰写相应技术文档;
6.和团队协同配合,深度参与从理论研究,方案设计、测试、落地和维护的整个产品周期。
1.计算机/大数据/人工智能/信息工程/数学/电气/电子/自动化等专业;
2.熟练掌握Python或其他编程语言,具备良好的编程能力和代码规范;
3.了解经典机器/深度学习算法的数学原理(如决策树、CNN, LSTM, Autoencoder, xgboost and transformer等);
4.有深度学习的算法基础,熟练掌握至少一种主流的深度学习框架,如Tensorflow ,Pytorch或者 Theano等;
5.具备一定的机器学习或者大数据分析的开发和应用经验,优先考虑参与过相关项目的申请者;
6.实习生岗位,每周至少到岗4天,实习期半年以上。
7.实习生可优先转正。
职位类别: 机器学习工程师
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