人员角色

专业技能要求

学历及相关工作经验要求

综合素质

初级

影像算法工程师

1.熟悉常用机器学习算法如特征工程，随机森林，gbdt，xgboost，lightgbm；NLP相关基本模型如 n-gram，word2vec，HMM，命名实体识别，主题模型；
2. 熟悉基本深度学习模型CNN，LSTM/GRU，seq2seq等，有深度学习实战经验，熟悉深度学习开源框架如tensorflow，pytorch；
3.Python基础扎实，有python web开发经验者优先；
4.在图像识别，自然语言处理等领域有行业应用经验者优先；

1、全日制硕士或以上学历，已毕业；
2、全日制本科学历，需至少1年的相关工作经验；
3、全日制专科学历，需至少1.5年的相关工作经验；
注：上述3点要求符合其一即可，工作经验年限指外包人员本身的工作经验年限

工作细致认真，开放和积极的工作态度，有良好的团队合作精神。

大数据分析建模

1、有完整项目的数据分析、模型设计、诊断、开发、验证经验，相关工作有实际的商业应用价值；
2、熟练使用SAS、R、Python等工具，精通SQL；
3、熟悉数据挖掘方法，例如：线性回归，逻辑回归，决策树分群，聚类、关联分析、SVM，贝叶斯等；
4、了解运营大数据分析、大数据技术者优先。

智能应用辅助开发

1、熟练应用网页开发技术(Jsp/Html/Css/JS/Servlet/XML)，熟悉AJAX；
2、熟悉主流的J2EE框架（Spring、Struts、ibatis、Hibernate等）；
3、了解oracle、DB2、Mysql等主流数据库，有相关使用经验；
4、熟练使用版本管理工具（CVS、SVN等）。

中级

影像算法工程师

1.熟悉常用机器学习算法如特征工程，随机森林，gbdt，xgboost，lightgbm；NLP相关基本模型如 n-gram，word2vec，HMM，命名实体识别，主题模型；
2.熟悉基本深度学习模型CNN，LSTM/GRU，seq2seq等，有深度学习实战经验，熟悉深度学习开源框架如tensorflow，pytorch；
3.Python熟练，有python web开发经验者优先；
4.在图像识别，自然语言处理等领域有行业应用经验者优先；

1、全日制硕士或以上学历，需至少1年的相关工作经验；
2、全日制本科学历，需至少2年的相关工作经验；
3、全日制专科学历，需至少3年的相关工作经验；
注：上述3点要求符合其一即可，工作经验年限指外包人员本身的工作经验年限

工作细致认真，开放和积极的工作态度，有良好的团队合作精神。

大数据分析建模

1、在精准营销、风险控制等专业领域，有深入的研究以及相关项目的分析建模经验；
2、精通数据挖掘方法，例如：线性回归，逻辑回归，决策树分群，聚类、关联分析、SVM，贝叶斯等；
3、熟悉DNN、CNN、RNN，LSTM等深度神经网络模型，并掌握其相关的优化调参；
4、有金融或保险行业数据分析与模型设计经验者优先
5、掌握运营大数据分析、大数据Hadoop、Spark、Hive、HBase等技术者优先。

智能应用辅助开发

1、熟练应用网页开发技术(Jsp/Html/Css/JS/Servlet/XML)，熟练掌握至少一种主流的AJAX框架；
2、熟练应用Struts2, Spring, Hibernate或myBatis框架；
3、了解oracle、DB2、Mysql等主流数据库，对相关数据库有多年使用经验；
4、熟悉Tomcat、WebLogic等应用服务器；
5、熟练使用linux常用命令；
6、熟练使用版本管理工具（CVS、SVN等）。

高级

影像算法工程师

1.熟悉常用机器学习算法如特征工程，随机森林，gbdt，xgboost，lightgbm；NLP相关基本模型如 n-gram，word2vec，HMM，命名实体识别，主题模型；
2.熟悉基本深度学习模型CNN，LSTM/GRU，seq2seq等，有深度学习实战经验，熟悉深度学习开源框架如tensorflow，pytorch；
3.精通Python，有python web开发经验者优先；
4.在图像识别，自然语言处理等领域有行业应用经验者优先；
5.在相关国际会议或主流期刊上发表论文者优先。

1、全日制硕士或以上学历，需至少3年的相关工作经验；
2、全日制本科学历，需至少5年的相关工作经验；
3、全日制专科学历，需至少7年的相关工作经验；
注：上述3点要求符合其一即可，工作经验年限指外包人员本身的工作经验年限

1、有较好的逻辑思维能力，较强的抽象、总结概括能力；
2、有较强的沟通协调能力，善于思考，喜欢挑战；
3、工作细致认真，开放和积极的工作态度，有良好的团队合作精神。

大数据分析建模

1、在精准营销、风险控制等专业领域，有深入的研究以及相关项目的分析建模经验；
2、精通数据挖掘方法，例如：线性回归，逻辑回归，决策树分群，聚类、关联分析、SVM，贝叶斯等；
3、精通DNN、CNN、RNN，LSTM等深度神经网络模型，并掌握其相关的优化调参；
4、精通机器学习、人工智能等领域，具备丰富的实际项目实施经验；
5、丰富的互联网、金融、保险行业大数据分析建模经验；
6、熟练使用运营大数据分析、大数据Hadoop、Spark、Hive、HBase等技术者优先。

智能应用辅助开发

1、熟悉面向对象设计、UML语言，具备较强的文档撰写能力；熟练运用常用开发设计模式。
2、精通J2EE知识体系，具有多年的J2EE开发经验；精通JAVA语言、JSP、JavaScript、SERVLET、JDBC，熟悉Struts架构、iBatis或者Hibernate。
3、熟悉oracle数据库，对oracle数据库有多年使用经验；
4、熟悉Oracle Weblogic中间件；
5、熟练使用版本管理工具（CVS、SVN等）。