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人工智能、機器算法

1.熟悉統(tǒng)計學習算法及模型，如支持向量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

2. 對自然語言的語義理解檢索有深入研究（如知識圖譜表示、結(jié)構化預測、語義解析、信息檢索、知識挖掘等等）。

3. 掌握一項以上keras、nolearn、lasagne、theano、tensorflow等機器學習工具，能通過數(shù)據(jù)挖掘技術處理海量數(shù)據(jù)，分析與挖掘潛在規(guī)律和關聯(lián)，認識、建模并解決實際問題。

人工智能、機器算法

1. 計算機專業(yè)，精通JavaEE架構，有實踐經(jīng)驗者優(yōu)先；

2. 精通云計算的相關理論，了解業(yè)界的相關實現(xiàn)架構以及在實際中的應用；

3. 對主流的云計算平臺有深入研究和應用經(jīng)驗；

4. 熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解，在云計算領域有相關的研究，發(fā)表過專題論文優(yōu)先。

移動計算、智能設備在傳統(tǒng)集團管理系統(tǒng)軟件中的應用

1. 計算機專業(yè)，精通JavaEE架構，有實踐經(jīng)驗者優(yōu)先；

2. 精通移動計算的相關理論，了解業(yè)界的相關實現(xiàn)架構以及在實際中的應用；

3. 熟悉智能設備應用開發(fā)架構與模式，熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解；

4. 對iOS 或 Android 兩大移動平臺有深入研究和使用經(jīng)驗。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫在超大型集團中的應用

1. 計算機專業(yè)，精通JavaEE架構，有實踐經(jīng)驗者優(yōu)先；

2. 精通內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的相關理論，了解業(yè)界的相關實現(xiàn)架構以及在實際中的應用；

3. 熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解，在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫領域有相關的研究，發(fā)表過專題論文優(yōu)先。

大數(shù)據(jù)處理

1. 計算機相關專業(yè)，精通JavaEE架構，精通數(shù)據(jù)結(jié)構和算法，有實踐經(jīng)驗者優(yōu)先；

2. 精通數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)處理的相關理論，了解業(yè)界的相關實現(xiàn)架構以及在實際中的應用；

3. 對Hadoop相關技術框架有深入研究并有豐富的實際應用經(jīng)驗；

4. 有數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘相關工作經(jīng)驗優(yōu)先；

5. 熟悉軟件架構模式，對流行軟件架構比較了解，在大數(shù)據(jù)處理領域有相關的研究，發(fā)表過專業(yè)論文優(yōu)先。