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業(yè)務技能要求： 1、具有主流大數(shù)據(jù)工具/平臺實際項目經(jīng)驗，并熟悉所使用工具的技術原理、主要特點； 2、編程基礎扎實，熟悉算法數(shù)據(jù)結構，有較好的Python/Java/Scala開發(fā)經(jīng)驗，熟悉Linux操作系統(tǒng)； 3、有過大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品的核心功能開發(fā)、性能調(diào)優(yōu)、制定技術方案經(jīng)驗，有一般大數(shù)據(jù)架構的能力優(yōu)先。 4、在機器學習或數(shù)據(jù)挖掘方向有較強的積累，熟悉經(jīng)典的算法并有實踐經(jīng)驗; 專業(yè)知識要求： 1、軟件工程：開發(fā)及自動化測試經(jīng)驗，至少精通C/C++、JAVA、JavaScript、Python、Golang等1種或多種主流編程語言，熟悉linux/Unix操作系統(tǒng)。 2、分布式系統(tǒng)：具備大型分布式系統(tǒng)的DFX的專業(yè)知識，熟悉前端開源框架，微服務架構、虛擬化技術，有豐富的分布式系統(tǒng)設計和實施經(jīng)驗，能夠保障大型系統(tǒng)的高性能、高可靠運行。 3、具備扎實機器學習和深度學習、遷移學習基礎，掌握Tensorflow和Caffe、Pytorch框架，熟悉常見的CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡和算法。熟悉多種機器學習/數(shù)據(jù)挖掘模型或算法，包括如異常檢測、趨勢預測、根因分析、告警收縮等，能夠根據(jù)場景選擇合適算法，并進行優(yōu)化，提高準確性和時效性； 4、熟練掌握網(wǎng)絡通信機制，多線程技術，內(nèi)存管理，線程管理，性能優(yōu)化等， 5、精通Junit/TestNG、GTest、DBUnit、HtmlUnit、PyUnit、Espresso、Arquillian等1種或多種UT、IT測試框架； 2、熟悉主流數(shù)據(jù)挖掘工具以及AI框架（如TensorFlow、PyTorch等） 3、深刻理解數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品與 AI 技術發(fā)展趨勢，熟悉業(yè)界前沿技術、商業(yè)模式和戰(zhàn)略規(guī)劃