职位&公司对比
职位详情
- 南京
- 不限
- 本科
- 人工智能
- 数据分析
- 机器学习
职位描述: 1,参与自然语言处理(NLP)相关算法的研究与实施; 2直聘,负责命名实体识别,深度学习,机器学习等项目的开发与实施; 3,负责知识图谱项目的开发与实施。 直聘 任职要求: BOSS直聘 直聘1,有较强的责任心和团队合作精神,做事专注,对工作充满热情; 2,了解机器学习常用算法,了解深度学习,了解自然语言处理,有志于从事AI领域开发; 3,至少会Python, Java, C++中的一种或多种,了解常用开源库如Scikit-learn, TensorFlow, Theano, Pytorch, Caffe等; 4,较强的英文阅读能力,能独立检索和阅读英文原版资料; 5,优秀的学习能力。
职位详情
- 南京
- 不限
- 硕士
- 参加算法相关竞赛/获奖
- SQL
岗位职责: 1. 数据分析与建模:参与公司数据分析项目,包括数据清洗、数据分析洞察及数据建模。 2. AI应用研究:学习并探索AI在业务中的应用,例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等,支持智能化产品开发与优化。 3. 数据可视化与报告:使用Power BI、Tableau或Python等工具,制作数据可视化报表,提供数据洞察支持业务决策。 4. 数据管道与管理:协助构建和优化数据仓库、数据湖及ETL流程,提高数据质量和可用性。 5. 跨部门合作:与业务团队、IT团队紧密合作,理解业务需求并提供数据驱动的解决方案。 6. 技术学习与创新:跟踪AI和数据分析领域的前沿技术,参与内部技术分享,不断提升自身能力。 任职要求: 1. 教育背景: 计算机科学、数据科学、人工智能、统计学、数学、工程等相关专业本科及以上学历。在校期间有AI、数据分析相关项目经验者优先。 2. 技术能力: - 具备扎实的数据分析基础,熟悉Python(Pandas、Numpy、Scikit-learn等)或R等数据分析工具。 - 理解基本的机器学习概念,有实际操作经验(如分类、回归、聚类等)。 熟悉SQL,能进行数据查询和简单的数据管理。 - 了解Power BI、Tableau,Quick BI等数据可视化工具者优先。 - 熟悉云计算平台(AWS、Azure、ALI)上的AI工具和数据处理流程。 - 具备NLP、计算机视觉、强化学习等方向的深入研究经历。 学习能力与思维方式: - 具备较强的逻辑思维和问题解决能力,能快速学习新知识并应用到实际工作中。 - 对AI和数据分析充满好奇心,愿意深入研究和探索前沿技术。 3. 沟通与团队合作: - 具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够清晰表达技术概念并与业务团队有效对接。 - 有较强的抗压能力,能在多任务环境下高效工作。 Job Responsibilit来自BOSS直聘ies: 1. Data Analysis & Modeling: Participate in company data analysis projects, including data cleaning, data insights and data modeling. 2. AI Application Research: Learn and explore AI applications in business s来自BOSS直聘cenarios, such as machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision, to support intelligent product development and optimization. 3. Data Visualization & Reporting: Utilize tools such as Power BI, Tableau, Quick BI or Python to create data visualization reports and provide insights for bkanzhunusiness decision-making. 4. Data Pipeline & Management来自BOSS直聘: Assist in building and optimizing data warehouses, data lakes, and ETL processes to improve data quality and usability. 5. Cross-Department Collaboration: Work closely with business and IT teams to understand business requirements and provide data-driven solutions. 6. Technical Learning & Innovation: Stay updated with the latest advancements in AI and data analytics, participate in internal knowledge-sharing sessions, and continuously improve skills. Qualification: 1. Educational Background: Bachelor’s degree or above in Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence, Statistics, Mathematics, Engineering, or related fields. AI and data analytics project experience during university studies is preferred. 2. Technical Skills: - Solid foundation in data analysis, proficient in Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) or R. - Understanding of fundamental machine learning concepts with hands-on experience in classification, regression, and clustering. - Proficient in SQL for data querying and basic data management. Familiarity with data visualization tools such as Power BI, Tableau, or Quick BI is preferred. - Experience with AI tools and dat来自BOSS直聘a processing on cloud platforms (AWS, Azure, Ali). - In-depth research experience in NLP, computer vision, or reinforcement learning is a plus. 3. Learning Ability & Problem-Solving Skills: - Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to quickly learn new technologies and apply them effectively. - Passion for AI and data analytics, with a strong curiosity and willingness to explore cutting-edge technologies. 4. Communication & Teamwork: - Strong communication and teamwork skills, with the ability to clearly articulate technical concepts and collaborate effectively with business teams. - Ability to work under pressure and manage multiple tasks efficiently.
技能解析
- 团队合作精神
- 阅读英文
- 深度学习
- 相关算法
- 知识图谱
- 英文阅读能力
- 常用算法
- 合作精神
- 英文阅读
- 阅读能力
- 机器学习
- 自然语言
- 学习能力
- 团队合作
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 产品开发
- 学习与创新
- 团队协作精
- 计算机视觉
- 数据仓库
- 数据质量
- 可视化报表
- 沟通能力和
- 分析洞察
- 数据分析
- 和数据分析
- 数据科学
- 紧密合作
- 沟通能力
- 协作精神
- 团队协作
- 数据处理流程
- 可视化工具
- 逻辑思维
- 数据处理
- 解决能力
- 数据洞察
- 问题解决能力
- 沟通能力和团队协作精神
- 数据管理
- 分析工具
- 熟悉SQL
- 熟悉云计算
- 较强的逻辑
- 数据可视化
- 数据分析工具
- 数据清洗
- 问题解决
- 数据驱动
- 解决方案
- 数据可视化工具
- 与团队合作
- 团队协作精神
- 清晰表达
- 数据建模
- 好的沟通
- 机器学习
- 自然语言
- 学习能力
- 团队合作
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 节日福利
- 免费班车
- 带薪年假
- 法定节假日三薪
- 节假日加班费
- 年终奖
- 定期体检
- 补充医疗保险
- 五险一金