Update 机器学习工作要求.md

Python_Machine_Learning/机器学习工作要求.md

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 # 机器学习招聘要求
-# 一、编程
+## 一、编程
     熟练使用java, C++, python
     熟练运用SQL
-# 二、大数据
+## 二、大数据
     熟悉Hadoop、Storm、Spark、Flink等分布式处理平台(Hadoop —> Storm —> Spark —> Flink)
-# 三、机器学习
+## 三、机器学习
 对机器学习、深度学习、迁移学习、强化学习、异常检测其中之一理解透彻；对分类、回归、聚类、标注等统计机器学习问题具有很深的理解；熟悉常用的机器学习算法模型：lr、knn、naive bayes、rf、gbdt、svm、pca、svd、kmeans、kmodes、rl、din、cnn、rnn、NN(LSTM/AlexNet/GoogleNet/ResNet等)、TL等一部分或全部，有一定广度
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 在以下至少一个领域有深入研究：深度学习、自然语言处理、搜索算法、推荐算法、异常检测、图像识别、统计机器学习、互联网风控、广告、图挖掘、文本挖掘、知识图谱、模式识别、排序系统、数据挖掘、运筹优化、精准投放、个性化搜索经验、路径规划、人机交互、智能问答、文本检索、多语言处理
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 优秀的算法应用能力，包括特征提取、模型建立、效果评估、应用部署以及优化迭代等环节
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 良好的数学基础
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 良好的算法和数据结构基础
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 熟悉LTR模型、CTR预估算法等
 
-# 四、熟悉一个或多个NLP/ML/DL开源工具库，能够快速实现并验证想法
+## 四、熟悉一个或多个NLP/ML/DL开源工具库，能够快速实现并验证想法
     Caffe
     TensorFlow
     Keras
     SkLearn
-# 五、熟悉常用机器学习库
+## 五、熟悉常用机器学习库
     Weka
     Mahat
     libSVM
     sklearn
     CRF++
-# 六、其它
+## 六、其它
     参加ACM竞赛并取得名次者优先
     有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊（如CVPR，ICCV，ECCV，NIPS，ICLR，TPAMI等）者优先
     有在ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威数据库上提交过结果并取得优异成绩者优先