在中国,机器学习人才的高水平供给远低于欧美一些发达国家

随着机器学习和数据科学领域的日渐成熟,越来越多的公司开始需要一个高性能的高质量产品。但是,普通的工程师和机器学习人才缺乏多样性和创新性,也只能实现重复性工作,缺乏深度学习的能力。

机器学习的竞争越来越激烈,在短期内很难被完全取代。机器学习领域不断发展,更新换代非常快,中国机器学习正在全力进行数据科学和机器学习的颠覆,满足中国市场的需求。目前,仅在上海和北京就有近百家数据科学家招聘机构。

在中国,机器学习人才的高水平供给远低于欧美一些发达国家,中国中坚的机器学习人才在大公司缺口很大。他们应该是以下5个方面的首选人才:分析机器学习算法;高性能的机器学习工具、平台和流程;云计算;低延迟、高吞吐量的实时数据流分析(rpa);数据可视化;区块链。

接下来,我们将重点描述北京的机器学习和数据科学的招聘机构,如果您对机器学习感兴趣,想去北京发展,可以寻找合适的机会,争取机会。未来已来,你们所面临的一切困难,都将成为你们勇敢往前的财富。

北京数据科学集中营数据科学家岗位介绍:为机器学习相关软件平台、系统和机器学习api提供测试用例和评估指标。你可以测试你平台,在线平台或其他项目。如果要求,此岗位需要具备各种编程语言的能力。

提供有条理的回归、分类、聚类、回归分析或随机森林架构的自动探索解决方案。你需要需要了解数据科学的特性以及使用它的原因。软件平台:你需要了解整个机器学习项目的流程,理解你所需要的库或工具的功能,了解他们是如何工作的。可解释性是团队研究的核心内容。你可以使用软件科学整个组合进行机器学习研究,或进行全局项目。

工具:从分析用例/总结的示例包含各种分析框架,如r、tensorflow和spark。此类软件架构需要敏捷性和功能可扩展性。尝试过在centos操作系统中进行部署,并确保在未来2周的使用时间。主要用于机器学习,生物医学,工业和农业应用,如气象预测系统。

数据科学家工作职责:从视频图像中提取视频中的有意义的对象、物体或颜色信息;通过手动对对象类型、高清视频帧、物体类型的选择,调整物体,并将他们标识为不同分类,进行人工智能算法研究。

研究与人工智能算法相关的数据结构和算法,并提供开源解决方案;根据现有数据集训练分类算法;可视化数据,并实时探索性分析。职位要求:了解数据科学范畴的软件架构,无论是在云计算,云存储或者虚拟机,并在缺陷检测等方面。

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