1、構(gòu)建算法以及數(shù)據(jù)框架，用機器學(xué)習(xí)、文本挖掘等技術(shù)，對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，發(fā)現(xiàn)其潛在關(guān)系；
2、構(gòu)建通用的分布式環(huán)境下機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，快速支持算法應(yīng)用；
3、參與文本意圖分析，包括文本分類和聚類、拼寫糾錯、實體識別與消歧、中心詞提取、短文本理解等；
4、進(jìn)行算法模型以及原型系統(tǒng)的設(shè)計。
1、熟悉Linux系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)c++開發(fā)環(huán)境和部署，精通Python、C/C+語言，熟悉多線程；
2、掌握主流的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架，如Pytorch、Darknet、Tensorflow、caffe、Keras等，在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面有扎實的理論基礎(chǔ)；
3、熟悉openCV算法庫中機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)相關(guān)模塊；
4、掌握目標(biāo)檢測相關(guān)算法，并對Faster-RCNN、SSD、YOLO等有一定的理論知識和相關(guān)經(jīng)驗；
5、熟悉目標(biāo)跟蹤、人臉識別、視頻分析等相關(guān)算法；
6、熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)，具備數(shù)據(jù)分析、異常檢測等相關(guān)經(jīng)驗從優(yōu)。
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