推薦系統屬於演算法崗嗎

Ⅰ 數據挖掘與推薦系統是什麼關系

推薦系統屬於數據挖掘的應用。

數據挖掘其中很多的原理，簡單的說推薦系統就是給用戶推薦有關聯的數據。比如說關聯分析、比如說分類預測等，通過這些數據挖掘原理 可以找出某些規則，然後基於這些規則就可以進行相關的推薦設置比如說通過關聯規則發現很多買市場營銷書籍的人，也買了 定位 的書，那一個新的顧客，如果他買了市場營銷的書，則系統就會給其推薦 定位這本書。 這就是推薦系統。

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Ⅱ 計算機專業好就業嗎前景如何

IT技術即是互聯網技術，如今互聯網行業飛躍發展，互聯網技術日新月異，就當前就業形內勢容來說專IT行業是適合屬目前社會趨勢的，社會也需要大量的 IT技術型人才，各行各業也需要，所以就業廣泛。

學互聯網的優勢有：

1、電腦行業需求量大，工作很好找，而且工作環境也不錯。

2、電腦行業的工作與社會接觸都比較緊密，緊跟潮流，所以見識和思想都會比襲較開放，也有利於以後自己發展。

3、學習電腦入手比較快，學習難度不是很大。

4、現在有些學校有一些技能加學歷的政策 ,不過主要看你自己的選擇，上大學雖說聽起來好，但是很多大學生都是畢業即失業的，還不如趁早學習門技術，畢業就可以工作，選對了好的行業，以後的發展空間也會很大的。可以去學習計算機網路，現在學計算機就是不錯的選擇。

Ⅲ 07_推薦系統演算法詳解

     基於人口統計學的推薦與用戶畫像、基於內容的推薦、基於協同過濾的推薦。

1、基於人口統計學的推薦機制( Demographic-based Recommendation)是一種最易於實現的推薦方法，它只是簡單的根據系統用戶的基本信息發現用戶的相關程度，然後將相似用戶喜愛的其他物品推薦給當前用戶。

2、對於沒有明確含義的用戶信息(比如登錄時間、地域等上下文信息)，可以通過聚類等手段，給用戶打上分類標簽。

3、對於特定標簽的用戶，又可以根據預設的規則(知識)或者模型，推薦出對應的物品。

4、用戶信息標簽化的過程一般又稱為 用戶畫像 ( User Profiling）。

（1）用戶畫像( User Profile)就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之後，完美地抽象出一個用戶的商業全貌作是企業應用大數據技術的基本方式。

（2）用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。

（3）作為大數據的根基，它完美地抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習慣、消費習慣等重要信息，提供了足夠的數據基礎。

1、 Content- based Recommendations(CB)根據推薦物品或內容的元數據，發現物品的相關性，再基於用戶過去的喜好記錄，為用戶推薦相似的物品。

2、通過抽取物品內在或者外在的特徵值,實現相似度計算。比如一個電影,有導演、演員、用戶標簽UGC、用戶評論、時長、風格等等，都可以算是特徵。

3、將用戶(user)個人信息的特徵(基於喜好記錄或是預設興趣標簽)，和物品(item)的特徵相匹配，就能得到用戶對物品感興趣的程度。在一些電影、音樂、圖書的社交網站有很成功的應用,有些網站還請專業的人員對物品進行基因編碼/打標簽(PGC）。

4、 相似度計算：

5、對於物品的特徵提取——打標簽(tag)

        - 專家標簽(PGC）

        - 用戶自定義標簽(UGC)

        - 降維分析數據,提取隱語義標簽(LFM)

     對於文本信息的特徵提取——關鍵詞

        - 分詞、語義處理和情感分析(NLP)

        - 潛在語義分析(LSA）

6、 基於內容推薦系統的高層次結構

7、 特徵工程

（1）特徵( feature)：數據中抽取出來的對結果預測有用的信息。

         特徵的個數就是數據的觀測維度。

         特徵工程是使用專業背景知識和技巧處理數據，使得特徵能在機器學習演算法上發揮更好的作用的過程。

         特徵工程一般包括特徵清洗(采樣、清洗異常樣本)，特徵處理和特徵選擇。

         特徵按照不同的數據類型分類，有不同的特徵處理方法：數值型、類別型、時間型、統計型。

（2）數值型特徵處理

        用連續數值表示當前維度特徵，通常會對數值型特徵進行數學上的處理，主要的做法是歸一化和離散化。

        * 幅度調整歸一化：

            特徵與特徵之間應該是平等的，區別應該體現在 特徵內部 。

            例如房屋價格和住房面積的幅度是不同的，房屋價格可能在3000000~15000000(萬)之間,而住房面積在40-300(平方米)之間，那麼明明是平等的兩個特徵，輸入到相同的模型中後由於本身的幅值不同導致產生的效果不同，這是不合理的

                        

        * 數值型特徵處理——離散化

        離散化的兩種方式：等步長——簡單但不一定有效；等頻——min -> 25% -> 75% -> max

        兩種方法對比：

            等頻的離散化方法很精準，但需要每次都對數據分布進行一遍從新計算，因為昨天用戶在淘寶上買東西的價格分布和今天不一定相同，因此昨天做等頻的切分點可能並不適用，而線上最需要避免的就是不固定，需要現場計算，所以昨天訓練出的模型今天不一定能使用。

            等頻不固定，但很精準，等步長是固定的，非常簡單，因此兩者在工業上都有應用。

（3） 類別型特徵處理

        類別型數據本身沒有大小關系，需要將它們編碼為數字，但它們之間不能有預先設定的大小關系，因此既要做到公平，又要區分開它們，那麼直接開辟多個空間。

        One-Hot編碼/啞變數：One-Hot編碼/啞變數所做的就是將類別型數據平行地展開，也就是說，經過One-Hot編碼啞變數後，這個特徵的空間會膨脹。

（4） 時間型特徵處理

        時間型特徵既可以做連續值,又可以看做離散值。

        連續值：持續時間(網頁瀏覽時長)；間隔時間(上一次購買/點擊離現在的時間間隔)。

        離散值：一天中哪個時間段；一周中的星期幾；一年中哪個月/星期；工作日/周末。

（5） 統計型特徵處理

        加減平均：商品價格高於平均價格多少，用戶在某個品類下消費超過多少。

        分位線：商品屬於售出商品價格的分位線處。

        次序性：商品處於熱門商品第幾位。

        比例類：電商中商品的好/中/差評比例。

8、 推薦系統常見反饋數據 ：

9、 基於UGC的推薦

     用戶用標簽來描述對物品的看法，所以用戶生成標簽(UGC)是聯系用戶和物品的紐帶，也是反應用戶興趣的重要數據源。

    一個用戶標簽行為的數據集一般由一個三元組(用戶,物品,標簽)的集合表示，其中一條記錄(u,i,b)表示用戶u給物品打上了標簽b。

    一個最簡單的演算法：

        - 統計每個用戶最常用的標簽

        - 對於每個標簽,統計被打過這個標簽次數最多的物品

        - 對於一個用戶，首先找到他常用的標簽，然後找到具有這些標簽的最熱門的物品，推薦給他

        - 所以用戶u對物品i的興趣公式為 ，其中 使用戶u打過標簽b的次數， 是物品i被打過標簽b的次數。

    簡單演算法中直接將用戶打出標簽的次數和物品得到的標簽次數相乘，可以簡單地表現出用戶對物品某個特徵的興趣。

    這種方法傾向於給熱門標簽(誰都會給的標簽,如「大片」、「搞笑」等)、熱門物品(打標簽人數最多)比較大的權重，如果一個熱門物品同時對應著熱門標簽,那它就會「霸榜」，推薦的個性化、新穎度就會降低。

    類似的問題,出現在新聞內容的關鍵字提取中。比如以下新聞中,哪個關鍵字應該獲得更高的權重?

10、 TF-IDF：詞頻逆文檔頻率 ( Term Frequency- -Inverse Document Frequency,TF-DF)是一種用於資訊檢索與文本挖掘的常用加權技術。

        TFDF是一種統計方法，用以評估一個字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。

                    TFIDF=TF IDF

         TF-IDF的主要思想是 ：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，並且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。

        TF-DF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。

         詞頻( Term Frequency,TF) ：指的是某一個給定的詞語在該文件中出現的頻率。這個數字是對詞數的歸一化，以防止偏向更長的文件。(同一個詞語在長文件里可能會比短文件有更高的詞數,而不管該詞語重要與否。） ，其中 表示詞語 i 在文檔 j 中出現的頻率， 表示 i 在 j 中出現的次數， 表示文檔 j 的總詞數。

         逆向文件頻率( Inverse Document Frequency,IDF) ：是一個詞語普遍重要性的度量，某一特定詞語的IDF，可以由總文檔數目除以包含該詞語之文檔的數目，再將得到的商取對數得到 ，其中 表示詞語 i 在文檔集中的逆文檔頻率，N表示文檔集中的文檔總數， 表示文檔集中包含了詞語 i 的文檔數。

（11） TF-IDF對基於UGC推薦的改進 ： ，為了避免熱門標簽和熱門物品獲得更多的權重，我們需要對「熱門進行懲罰。

          借鑒TF-IDF的思想，以一個物品的所有標簽作為「文檔」，標簽作為「詞語」，從而計算標簽的「詞頻」(在物品所有標簽中的頻率)和「逆文檔頻率」(在其它物品標簽中普遍出現的頻率）。

           由於「物品i的所有標簽」 應該對標簽權重沒有影響，而 「所有標簽總數」 N 對於所有標簽是一定的，所以這兩項可以略去。在簡單演算法的基礎上,直接加入對熱門標簽和熱門物品的懲罰項： ，其中， 記錄了標簽 b 被多少個不同的用戶使用過， 記錄了物品 i 被多少個不同的用戶打過標簽。

（一）協同過濾（Collaborative Filtering, CF）

1、基於協同過濾(CF)的推薦：基於內容( Content based,CB)主要利用的是用戶評價過的物品的內容特徵，而CF方法還可以利用其他用戶評分過的物品內容。

    CF可以解決CB的一些局限：

         - 物品內容不完全或者難以獲得時,依然可以通過其他用戶的反饋給出推薦。

        - CF基於用戶之間對物品的評價質量，避免了CB僅依賴內容可能造成的對物品質量判斷的干。

        - CF推薦不受內容限制，只要其他類似用戶給出了對不同物品的興趣，CF就可以給用戶推薦出內容差異很大的物品(但有某種內在聯系)

    分為兩類：基於近鄰和基於模型。

2、基於近鄰的推薦系統：根據的是相同「口碑」准則。是否應該給Cary推薦《泰坦尼克號》?

（二）基於近鄰的協同過濾

1、 基於用戶（User-CF）： 基於用戶的協同過濾推薦的基本原理是，根據所有用戶對物品的偏好，發現與當前用戶口味和偏好相似的「鄰居」用戶群，並推薦近鄰所偏好的物品。

     在一般的應用中是採用計算「K-近鄰」的演算法；基於這K個鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶進行推薦。

    User-CF和基於人口統計學的推薦機制：

        - 兩者都是計算用戶的相似度，並基於相似的「鄰居」用戶群計算推薦。

        - 它們所不同的是如何計算用戶的相似度：基於人口統計學的機制只考慮用戶本身的特徵，而基於用戶的協同過濾機制可是在用戶的歷史偏好的數據上計算用戶的相似度，它的基本假設是，喜歡類似物品的用戶可能有相同或者相似的口味和偏好。

2、基於物品（Item-CF）：基於項目的協同過濾推薦的基本原理與基於用戶的類似，只是使用所有用戶對物品的偏好，發現物品和物品之間的相似度，然後根據用戶的歷史偏好信息，將類似的物品推薦給用戶。

    Item-CF和基於內容(CB)的推薦

       - 其實都是基於物品相似度預測推薦，只是相似度計算的方法不一樣，前者是從用戶歷史的偏好推斷，而後者是基於物品本身的屬性特徵信息。

   同樣是協同過濾，在基於用戶和基於項目兩個策略中應該如何選擇呢?

        - 電商、電影、音樂網站,用戶數量遠大於物品數量。

        - 新聞網站，物品(新聞文本)數量可能大於用戶數量。

3、 User-CF和Item-CF的比較

     同樣是協同過濾，在User-CF和ltem-CF兩個策略中應該如何選擇呢？

     Item-CF應用場景

       -  基於物品的協同過濾( Item-CF ) 推薦機制是 Amazon在基於用戶的機制上改良的一種策略因為在大部分的Web站點中，物品的個數是遠遠小於用戶的數量的，而且物品的個數和相似度相對比較穩定，同時基於物品的機制比基於用戶的實時性更好一些，所以 Item-CF 成為了目前推薦策略的主流。

     User-CF應用場景

        - 設想一下在一些新聞推薦系統中，也許物品一一也就是新聞的個數可能大於用戶的個數，而且新聞的更新程度也有很快，所以它的相似度依然不穩定，這時用 User-cf可能效果更好。

    所以，推薦策略的選擇其實和具體的應用場景有很大的關系。

4、 基於協同過濾的推薦優缺點

 （1）基於協同過濾的推薦機制的優點：

        它不需要對物品或者用戶進行嚴格的建模，而且不要求對物品特徵的描述是機器可理解的，所以這種方法也是領域無關的。

       這種方法計算出來的推薦是開放的，可以共用他人的經驗，很好的支持用戶發現潛在的興趣偏好。

（2）存在的問題

        方法的核心是基於歷史數據，所以對新物品和新用戶都有「冷啟動」的問題。

        推薦的效果依賴於用戶歷史好數據的多少和准確性。

        在大部分的實現中，用戶歷史偏好是用稀疏矩陣進行存儲的，而稀疏矩陣上的計算有些明顯的問題，包括可能少部分人的錯誤偏好會對推薦的准確度有很大的影響等等。

        對於一些特殊品味的用戶不能給予很好的推薦。

（三）基於模型的協同過濾

1、基本思想

（1）用戶具有一定的特徵，決定著他的偏好選擇

（2）物品具有一定的特徵，影響著用戶需是否選擇它。

（3）用戶之所以選擇某一個商品，是因為用戶特徵與物品特徵相互匹配。

    基於這種思想，模型的建立相當於從行為數據中提取特徵，給用戶和物品同時打上「標簽」；這和基於人口統計學的用戶標簽、基於內容方法的物品標簽本質是一樣的，都是特徵的提取和匹配。

    有顯性特徵時(比如用戶標簽、物品分類標簽)我們可以直接匹配做出推薦；沒有時，可以根據已有的偏好數據，去發據出隱藏的特徵,這需要用到隱語義模型(LFM)。

2、基於模型的協同過濾推薦，就是基於樣本的用戶偏好信息，訓練一個推薦模型,然後根據實時的用戶喜好的信息進行預測新物品的得分，計算推薦

    基於近鄰的推薦和基於模型的推薦

        - 基於近鄰的推薦是在預測時直接使用已有的用戶偏好數據，通過近鄰數據來預測對新物品的偏好(類似分類)

        - 而基於模型的方法，是要使用這些偏好數據來訓練模型，找到內在規律，再用模型來做預測(類似回歸)

    訓練模型時，可以基於標簽內容來提取物品特徵，也可以讓模型去發據物品的潛在特徵；這樣的模型被稱為 隱語義模型 ( Latent Factor Model,LFM)。

（1）隱語義模型(LFM)：用隱語義模型來進行協同過濾的目標：

            - 揭示隱藏的特徵,這些特徵能夠解釋為什麼給出對應的預測評分

            - 這類特徵可能是無法直接用語言解釋描述的,事實上我們並不需要知道,類似「玄學」

        通過矩陣分解進行降維分析

            - 協同過濾演算法非常依賴歷史數據，而一般的推薦系統中，偏好數據又往往是稀疏的；這就需要對原始數據做降維處理。

            - 分解之後的矩陣，就代表了用戶和物品的隱藏特徵

        隱語義模型的實例：基於概率的隱語義分析(pLSA)、隱式迪利克雷分布模型(LDA)、矩陣因子分解模型(基於奇異值分解的模型,SVD)

（2）LFM降維方法——矩陣因子分解

（3）LFM的進一步理解

    我們可以認為，用戶之所以給電影打出這樣的分數，是有內在原因的，我們可以挖掘出影響用戶打分的隱藏因素，進而根據未評分電影與這些隱藏因素的關聯度，決定此未評分電影的預測評分。

    應該有一些隱藏的因素，影響用戶的打分，比如電影：演員、題材、年代…甚至不定是人直接可以理解的隱藏因子。

    找到隱藏因子，可以對user和Iiem進行關聯(找到是由於什麼使得user喜歡/不喜歡此Item,什麼會決定user喜歡/不喜歡此item)，就可以推測用戶是否會喜歡某一部未看過的電影。

（4）矩陣因子分解

（5）模型的求解——損失函數

（6）模型的求解演算法——ALS

    現在，矩陣因子分解的問題已經轉化成了一個標準的優化問題，需要求解P、Q，使目標損失函數取最小值。

    最小化過程的求解，一般採用隨機梯度下降演算法或者交替最小二乘法來實現交替最小二乘法( Alternating Least Squares,ALS)

    ALS的思想是，由於兩個矩陣P和Q都未知,且通過矩陣乘法耦合在一起，為了使它們解耦，可以先固定Q，把P當作變數，通過損失函數最小化求出P，這就是一個經典的最小二乘問題；再反過來固定求得的P，把Q當作變數，求解出Q：如此交替執行，直到誤差滿足閱值條件，或者到達迭代上限。

（7）梯度下降演算法

Ⅳ 深度學習推薦系統類型有哪些

藍海大腦深度學習水冷工作站研究人員表示：

雖然有許多推薦演算法和技術，但大多數都屬於以下廣泛類別：協作過濾、內容過濾和上下文過濾。

協作過濾演算法根據許多用戶的偏好信息（這是協作部分）推薦物品（這是過濾部分）。此方法使用用戶偏好行為的相似性，並鑒於用戶與物品之間的之前交互，推薦演算法便可以學會預測未來交互。這些推薦系統基於用戶過去的行為構建模型，例如之前購買的物品或給予這些物品的評分以及其他用戶的類似決策。相關理念在於，如果有些人過去也做出過類似的決策和購買，比如電影選擇，那麼他們很有可能會同意未來的其他選擇。例如，如果協作過濾推薦系統了解您和另一個用戶在電影中有著相似的品味，它可能會向您推薦一部其了解的其他用戶已經喜歡的電影。

相比之下，內容過濾則使用物品的屬性或特徵（這是內容部分）來推薦類似於用戶偏好的其他物品。此方法基於物品和用戶特徵的相似性，並鑒於用戶及其與之交互過的物品的信息（例如，用戶的年齡、餐廳的菜系、電影的平均評價），來模擬新互動的可能性。例如，如果內容過濾推薦系統了解到您喜歡電影《電子情書》和《西雅圖夜未眠》，它可能會向您推薦另一部相同類別和/或演員陣容的電影，例如《跳火山的人》。

混合推薦系統結合了上述類型系統的優勢，以便創建更全面的推薦系統。

上下文過濾包括推薦過程中用戶的背景信息。Netflix 在 NVIDIA GTC 大會上提出，將推薦內容框定為上下文序列預測，以便作出更好的推薦。此方法使用一系列上下文用戶操作和當前上下文來預測下一個操作的概率。在 Netflix 示例中，鑒於每位用戶的序列（用戶在觀看電影時的國家/地區、設備、日期和時間），他們訓練出一個模型，來預測用戶接下來要觀看的內容。

Ⅳ it屬於什麼專業

it專業即是計算機相關專業，包括有：電子與通信工程、應用電子技術、電子科學與技術、計算機科學與技術、通信工程、電子信息工程、微電子技術、電氣自動化、工業設計、光信息科學與技術。
核工程與核技術、電子信息科學與技術、企業信息計算機管理、電子商務、經濟信息管理與計算機應用、信息管理與信息系統、計算機輔助設計與製造、資料庫應用與信息管理、微電子控制技術、計算機輔助製造工藝、計算機系統維護技術、機電設備及微機應用
計算機控制技術、計算機輔助設計、工廠計算機集中控制、計算機組裝與維修、計算機圖形圖像處理、計算機美術設計、計算機網路工程與管理、信息及通信網路應用技術、信息與多媒體技術、多媒體與網路技術、計算機網路技術等
就業方向：

1、軟體工程師，也叫程序員，敲代碼，實現上面提的需求，具體可以分為前端，後端，移動端等等，其中後端還可以繼續細分；
2、測試工程師，通過各種手段測試現有代碼，找bug，調優；
3、運維工程師，配置伺服器，保證伺服器的高可用性，現在雲計算，虛擬化的運用算是大公司運維的標配技能；
4、演算法工程師，小到一個新聞的排序演算法，大到推薦演算法，都是演算法崗要完成的；5、架構，可以粗暴的理解為技術負責人，技術選型，架構層次設計等。
6、數據科學家，與程序員 這個概念關系不大，大部分數據科學家在公司里的市場部；

Ⅵ 計算機開發崗和演算法崗都有些什麼區別

其實只有在大廠這兩個崗位才會被分的很清楚，小公司的話一般都是混著用，畢竟演算法工程師都很貴，得保證利益最大化才行。

演算法崗

這種崗位負責新演算法的研發工作和論文的解讀、編寫，一般存在於一些大廠的實驗室，比如國內的阿里、網路、騰訊、華為，國外的openAI、臉書、deepmind等。而且學歷和專業要求極高，基本都是科班的名校碩士或者博士，這也是網傳的演算法門檻高的真正崗位，高學歷保證了技術水準的同時也保證了技術員的學習接收能力，保證了國外如果有新的技術論文可以第一時間解讀和實踐。

演算法工程師崗

目前我就是這個崗位，主要是負責將已經成熟的技術結合到商業項目中偏向業務一些，這個這個崗位就沒有演算法崗那麼誇張，基本上只要是好一點的本科計算機專業就夠滿足面試要求了，目前商湯、曠視、寒武紀這些都偏向這個方向。

其實還有第三檔的公司主要做的是產品，基本上就是調用模型然後應用到一些軟體中去，來優化產品功能，基本上懂一些演算法的開發就能做到這項工作。

Ⅶ 演算法工程師崗位職責

演算法工程師崗位職責（通用4篇）

在現實社會中，崗位職責使用的情況越來越多，制定崗位職責可以有效規范操作行為。那麼制定崗位職責真的很難嗎？以下是我為大家收集的演算法工程師崗位職責（通用4篇），僅供參考，歡迎大家閱讀。

演算法工程師崗位職責1

主要職責：

1、結合業務需求，研究並實現數據挖掘演算法；

2、參與業務解決方案的設計和編寫，撰寫相關技術文檔。

崗位要求：

1、有扎實的數據基礎，數學、物理等相關專業；

2、掌握統計分析方法、數據挖掘演算法法及原理，並能基於業務問題靈活運用；

3、較強的文檔編寫功底和邏輯思維能力；

4、充分理解Hadoop基礎架構和實現原理；

5、有較強的理解抽象問題能力和自我學習能力；

優先考慮：

1、有大數據挖掘相關項目經驗者優先；

2、精通編程語言，能獨立完成演算法實現者優先。

3、具備良好的工作態度，積極進取者優先。

演算法工程師崗位職責2

崗位職責：

1、負責圖像處理和機器視覺的研發工作；

2、開發與演算法相關的軟體，根據實際產品需求設計演算法；

3、負責演算法的產品開發、優化實現、移植及其在嵌入式系統的實現。

任職要求：

1、本科以上學歷，模式識別、自動化、計算機、電子信息、數學相關專業；

2、具備數字圖像處理、機器學習和模式識別等方面的理論基礎和實踐經驗，有存款機、清分機、點鈔機等金融電子相關演算法開發經驗者優先；

3、精通常用的編程語言，具有扎實的.圖像處理基礎和數學基礎，對計算機視覺具有濃厚興趣，熟悉演算法建模、嵌入式開發者尤佳；

4、具備高度的責任心、良好的職業道德素養、溝通能力及團隊精神，有良好的語言表達和文檔撰寫能力和英文讀寫能力。

演算法工程師崗位職責3

職位描述：

1、 設計/訓練垂直領域圖像處理模型

2、 搭建相似圖片高效檢索系統

3、 將圖像處理模型應用於產品推薦系統/檢索系統中。

4、 分析與改進模型性能。

職位要求：

1、 計算機及相關專業本科以上學歷

2、 熟悉Python或者C

3、 熟悉數據結構和演算法，擁有優秀的編程能力

4、 良好的溝通與表達能力、思路清晰，較強的動手能力與邏輯分析能力

5、 擁有Image Processing和Machine learning研究經驗優先

演算法工程師崗位職責4

崗位職責：

1、 根據工程案例，提出合適的數學演算法，並編寫相關計算程序；

2、本崗位設置培養方向：線性規劃（線性規劃、最優化）、數理統計（假設檢驗、參數估計、方差分析、回歸分析等）、微分方程類（根據物理工程模型建立微分方程）

崗位要求：

1、全日制計算機、統計、數學、物理、信息技術或其他專業但對數學特別感興趣者，本科以上學歷；

2、有數據分析、數據挖掘和建模的經驗；

3、具備C語言的編程能力優先；

4、熟悉matlab或同類軟體者優先；

5、對演算法研究具有濃厚興趣，願意從事研究工作；

Ⅷ 推薦系統屬於自然語言處理范疇還是信息檢索范疇

自然語言處理中有關語言本身的研究，信息檢索都不研究
詳細一點來說，分詞、語法、句法、詞義等，信息檢索都不會涉及
自然語言主要是偏研究的，重點是建模，根據語言素材進行精度提升

信息檢索的重點是建立分類的概念，包括排序等等
信息檢索是偏應用的，和工程聯系密切，尤其是最近一些年，由於計算機發展速度很快
海量信息檢索的重點已經從學校轉向了企業，代表的企業包括google和

個人感覺，你如果想要學得比較深（至少是碩士），可以選擇自然語言處理
這個領域相對較窄，就業面也窄，但一旦進企業，就肯定是好企業，除了剛才那兩個，微乳和IBM也常年招聘這個領域的高手

如果想就業面寬一些，就選信息檢索吧，這個領域可以學到很多軟體工程的知識，將來可以很方便的應用到其他的方面

Ⅸ IT行業都有哪些職位

程序員和系統分析員、硬體工程師、硬體測試工程師、軟體工程師、軟體測試工程師、技術支持工程師、網路工程師、系統工程師、資料庫工程師、信息安全工程師、軟體架構師。

1、信息處理和服務產業，該行業的特點是利用現代的電子計算機系統收集、加工、整理、儲存信息，為各行業提供各種各樣的信息服務，如計算機中心、信息中心和咨詢公司等。

2、信息處理設備行業，該行業特點是從事電子計算機的研究和生產（包括相關機器的硬體製造）計算機的軟體開發等活動，計算機製造公司，軟體開發公司等可算作這一行業。

3、信息傳遞中介行業，該行業的特點是運用現代化的信息傳遞中介，將信息及時、准確、完整地傳到目的地點。因此，印刷業、出版業、新聞廣播業、通訊郵電業、廣告業都可歸入其中。

4、後端工程師行業，這是現在國內二流或者是三流的公司的現狀，甚至是在某些一流的公司。很多時候都是架構師出了架構設計，更多的外包公司根本就是有DBA來做設計。

(9)推薦系統屬於演算法崗嗎擴展閱讀：

信息技術產業是一門新興的產業。它建立在現代科學理論和科學技術基礎之上，採用了先進的理論和通訊技術，是一門帶有高科技性質的服務性產業。信息產業的發展對整個國民經濟的發展意義重大，信息產業通過它的活動使經濟信息的傳遞更加及時、准確、全面。

有利於各產業提高勞動生產率；信息技術產業加速了科學技術的傳遞速度，縮短了科學技術從創制到應用於生產領域的距離；信息產業的發展推動了技術密集型產業的發展，有利於國民經濟結構上的調整。

正是由於這些優點，計算機技術產生以來，信息技術便有了突飛猛進的進步。它的應用已經滲透到社會的各行各業、各個角落，極大地提高了社會生產力水平，為人們的工作、學習和生活帶來了前所未有的便利和實惠。