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数据挖掘工程师
1.用户行为的分析和挖掘，构建用户画像、标签系统等;
2.精通数据结构与算法、熟悉脚本编程，有良好的编程习惯;
3.精通数据挖掘、机器学习等相关技术;
4.优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情;
5.具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力。
算法工程师
1.参与公司核心算法设计与开发，对公司新业务算法问题进行抽象和建模，并持续优化; 2.进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等; 3.统计学或数学相关专业研究生以上学历; 4.有机器学习、数据挖掘、计算机视觉、机器人决策等相关项目实际经验者优先; 5.对数据工程具有饱满的热情，始终关注该领域的进展并敢于将新技术应用于研发工作中。
搜索工程师
1.搜索服务研发，相关算法的维护和改进，不断提高搜索的速度、精度; 2.数据的存储、传输，不断提升系统时效性、灵活性; 3.分布式信息检索，分析和修改相关性算法、策略，构建高性能，灵活的分布式检索系统; 4.熟悉大型互联网内容搜索产品的设计, 架构, 对大数据量搜索应用有一定经验;
自然语言处理
1.承担自然语言处理技术在对话、通用问答、意图理解、知识库加工管理等方向上的应用研究; 2.3年以上相关领域工作经验，熟悉自然语言处理的各项技术，有对话、通用问答、意图理解研究经验; 3.有强烈的研究兴趣与学习意愿，具备较好的学习能力、问题分析能力、以及问题解决能力; 4.主导突破自然语言处理领域的核心技术难题，负责自然语言处理方向的前沿研究; 5.参与自然语言处理相关的产品化工作，对应用系统和方案提供建议; 6.具备大规模机器学习背景，尤其是自然语言处理进行大规模数据挖掘经验者优先。
语义分析问答
1.研究自然语言处理领域的前沿技术; 2.从系统应用的角度，利用自然语言处理的理论和方法解决实际问题; 3.提升现存知识库以改善性能; 4.对NLP有完整的、系统的认识，熟悉当前热点和前沿技术; 5.优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情; 6.有良好的沟通、表达、项目分析能力、设计能力和团队合作精神。
深度学习
1.从事前沿人工智能技术研发; 2.负责算法的移植和产品化; 3.创造性的思维，丰富的想象力，有推进人工智能的理想和使命感; 4.熟悉深度学习算法; 5.熟悉Caffe、Tensorflow、Torch等常用深度学习框架中的一种或几种。