机器学习算法方面:
1、参与先进机器学习算法的开发和落地,涉及但不限于深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习、半监督学习等;
2、根据实际应用场景,尤其是时序监控数据、网络性能优化、流日志分析、Trace数据等各类平台系中应田提仕知能化支持
3、参与入侵检测、攻击检测、反爬检测等安全和反欺诈场景的算法开发:
4、参与用户运营体系的搭建,将算法融合到日常产品运营和用户运营的各个环节;
自然语言处理方向:
1、参与自然语言处理相关算法应用及工程落地工作,具体包括、不限于分词、分类、聚类等
2、将NLP应用到各项工作中,包括不限于检索日志语义理解、日志事件生成等
3、参与特定领域知识图谱的构建
算法工程落地:
1、了解场景的Parameter Server服务框架,熟悉主流的机器学习框架
2、具有将相关算法工程的能力,关于代码设计执行性能、程序稳定性: