最新人工智能工程师岗位职责具体概述一下(十一篇)

下面是小编为大家整理的最新人工智能工程师岗位职责具体概述一下(十一篇),供大家参考。

无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇一

1、利用数据挖掘、机器学习相关算法，解决业务需求，提高产品的用户体验;

2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析，发现数据和业务背后的规律;

3、针对业务流程进行分析调研，探索提升转化率效果的思路和方案并推动转化.

岗位要求：

1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，能熟练使用聚类、回归、分类等算法并调优;

2、熟悉linux 环境开发，至少熟悉java/php/python/scala/go/c/c++ 等语言中一种或一种以上;

3、熟悉基于spark、elasticsearch、hbase 等大数据平台的相关开发;

4、有深度学习实践经验者优先，有spark mlib经验者优先

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇二

职责：

1. 负责数据仓库架构设计与开发

2. 根据业务调研，设计信息模型与数据模型，负责大数据建模、etl、数据产品及平台的设计与开发

3. 满足业务数据需求，设计面向业务的数据集市模型

4. 需求的沟通与数据开发项目管理

5. 基于hadoop生态的程序设计、开发和维护

岗位要求：

1.熟悉sql语言，至少熟悉oracle、mysql、sql sever一种及以上

2.精通数据库系统(oracle、sql、mysql等)：精通熟悉oracle数据库体系结构，基础扎实;精通熟悉dataguardrac等高可用技术，能顺利的配置和管理dataguard;精通熟悉oracle的备份与恢复技术;熟悉sql和plsql，能编写日常维护需要的脚本

3. 从事过数仓逻辑模型、物理模型设计与实施等工作

4. 有使用hive、hbase、kettle等相关应用经验更佳

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇三

职责

1. 负责重点系统的数据库设计、分析、开发与评审;

2. 负责为开发团队提供数据库技术支持、方案支持;

3. 负责数据库日常维护、调优;

4. 负责公司整体数据运营规划以及数据分析架构;

5. 组织产品数据采集、清洗、汇总和集成。

任职资格

1. 熟悉mysql、sql server、oracle等数据库技术;有存储过程开发经验;

2. 有良好的敬业精神，喜爱数据库开发与优化，能承担较高工作压力。

3. 较强的学习能力，良好的团队合作精神，稳定、有责任心。

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇四

职责：

1、税务系统数据按照甲方需求的分析、加工、查询、统计等;

2、biee报表前台展现工具的基础应用;

3、后台oracle数据库库表结构的维护优化;

4、etl工具(odi)的基础使用;

岗位要求

1、计算机相关专业本科学历，或有一年以上数据库相关工作经验专科学历;

2、较好的沟通、学习能力和团队协作精神;

3、熟练使用oracle等数据库相关技术;

4、熟练掌握pl/sql等开发工具;

5、具有较强的问题分析和解决能力，能独立完成需求分析;

6、有大型数据库使用维护经验者优先;

7、责任心强，有较好的敬业精神，工作积极，有较强的自主学习能力;

8、有数据库工作经验者优先;

9、有税务行业、财务行业开发管理经验者优先;我们提供双休、生日礼金、 五险一金以及带薪年假，发展前景广阔。

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇五

职责：

1.负责企业级数据仓库设计、规划、建设、实施、管理,数据仓库架构设计与数据开发，创建数据仓库、数据集市

2.熟悉数据仓库领域知识，从架构和技术层面参与建设数据仓库，包括元数据管理、数据质量、主数据管理、性能优化和调优。

3.负责数据仓库平台相关数据管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地

4.配合和协助数据分析/数据挖掘形成底层/中间层的业务逻辑切片

任职资格:

1. 本科或硕士以上学历，计算机工程相关专业

2. 熟悉大数据相关技术能力(hadoop/mapreduce/hive/hbase等),熟练进行数仓hive建设和软件架构,较强的数据抽象能力

3.精通sql，具备海量数据处理和hive/spark性能调优经验,3年以上大规模分布式数据仓库建设经验

4.熟练使用druid/kylin之一进行数据挖掘模型设计，熟练掌握java/scala之一，具备良好的coding素养和习惯,了解脚本语言，如python、shell等

5.强烈的责任心,工作态度积极主动，有较好的团队精神和沟通能力，工作细致认真

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇六

职责：

1.负责公司服务器软件的开发和维护。

2.根据用户的实际需求开发新的服务器系统，并配合手机端app和控制端pcb板调试功能;

3.在服务器发生故障时，分析并解决相关问题;

任职资格：

1. 熟悉javase，有java开发经验;

2. 熟悉多线程编程、缓存、消息队列，及一些开源分布式中间件;

3. 具有系统分析能力，熟悉常用设计模式;

4. 熟悉使用springmvc和主流orm框架，熟练使用mysql和oracle，并会sql性能调优;

5.熟练使用springcloud、springboot、kafka、redis、消息队列，对分布式架构和微服务架构有一定了解;

6. 会使用linux操作系统，熟悉常用的命令;

7. 有大规模高并发访问的web应用开发经验;

8. 有良好的编码习惯，学习能力强，喜欢钻研。

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇七

1、负责产品工艺设计工作，以及前期工艺方案设计和工艺规范的制定;

2、主导新产品的试制、生产现场布置，工艺确定、工装夹具设计改进;

3、主导过程控制相关的技术文件、工艺文件和管理文件的编制、更改、控制;

4、 负责新产品在npi/ipd流程中各阶段的结构工艺评审及可制造性评估;

5、 负责生产问题及小批验证中问题的分析、提报并跟踪问题直至关闭;

6 、负责新材料、新技术、新工艺、新装备的工艺研究、应用和推广;

7 、负责监控生产过程工艺制程能力及外部供应商体系的工艺技术认证;

8 、负责生产标准工时的测量、制定、应用及改进;

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇八

职责：

1、负责项目实施服务器所需操作系统、工具、数据库等软件安装并确保其安全运行;

2、负责项目的数据盘查，数据建模，数据清洗、数据整理以及对etl整体流程的搭建;

3、负责oracle数据库的优化，负责oracle数据库性能调试，解决数据库出现的疑难问题;

4、负责linux系统中脚本的编写及数据库中存储过程中的语句的编写以及数据库前沿技术的研究与探索;

5、辅助项目经理编写相关文档;

任职资格：

1、本科及以上学历，计算机及相关专业;

2、一年以上数据库开发、性能优化经验。

3、熟悉oracle、mysql数据库及hadoop/hbase等分布式数据存储的设计及开发，熟悉sql语言;

4、熟悉linux操作系统的使用，熟悉应用系统架构、中间件优先。

5、具有团队合作精神，优良的沟通和协调能力，有较强的学习能力和钻研能力;

6、为人正直、诚信，对工作认真负责，能够承受一定工作压力，适应加班要求;

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇九

职责：

1、 进行住宅数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

2、 负责住宅估值相关业务算法的设计开发;

3、 负责房地产估值数据系统的开发;

4 、参与项目的技术攻坚和优化，相关系统的架构设计和评审，以及对问题的跟踪和解决;

5、参与系统文档的撰写、维护。

岗位要求：

1、数学、统计学、计算机等专业硕士毕业， 具有数据挖掘领域1年以上开发经验;

2、至少掌握python、scala、r等语言其中一种，python优先;

3、掌握关系型数据库oracle、mysql、postgresql的使用;

4、熟悉常见的机器学习算法如knn、决策树、随机森林数、逻辑回归、svm等算法，熟悉常见深度学习算法cnn、lstm和神经网络;

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇十

负责日常采购到货商品检查活动的计划安排，并组织实施;

参与制定、修订商品检验标准;

参与质量系统的建立和完善，负责相关质量文件的控制;

参与对供应商的评估，参与对供应商的考核，配合供应商进行不良品的确认，改进;

负责客诉反馈中不合格商品的确认，参与对客诉商品的原因分析、纠正措施和提出改善建议;

负责对下属品质意识的灌输及人员专业知识技能培训;

总结qc每周和每月的检验实绩，汇报每月的品质情况;

负责下属人员的管理和绩效考核 ;

负责质量目标的达成;

人工智能工程师岗位职责具体概述一下篇十一

职责:

1. 负责公司大数据服务应用平台建设与数据挖掘相关研发工作;

2.参与并积极配合数据产品经理，深挖数据挖掘的价值及场景应用;

3.熟悉各种机器学习算法及其原理，并根据业务场景，选择最合适和高效的算法并实现;

4. 负责数据清洗，商品匹配、供应链经营，用户推荐、经营风控、事件分析等模型开发工作;

5. 负责数据智能类项目，持续优化算法模型，解决实际问题，提升核心目标;

6. 协助大数据工程师进行数据应用的产品化。

任职资格：

1. 数学、统计学、计算机相关专业本科及以上学历，5年以上数据挖掘工作经验;

2. 丰富的特征挖掘经验，至少经历过1个成功实施的机器学习或数据挖掘的完整项目;

3. 熟悉常用的机器学习、深度学习、时序分析等数据挖掘算法;

4. 熟练运用spark mllib、python/r算法库、madlib、等主流算法库;

5. 熟练运用python、r或scala中的一种计算机语言，熟悉sql，熟悉使用主流数据库工具，扎实的数据结构和算法功底;

6. 熟悉电商平台b2b、b2c的业务知识;

7. 良好的沟通和团队协作能力，自我驱动，有良好的数据敏感度，对数据有持久的热情和兴趣，乐于分享

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