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机器学习工程师企业招聘要求

学历要求

60%
本科
30%
硕士
10%
博士
该职业学历要求主要集中在
%
机器学习工程师这一职业对于职业特性要求较高,需要具备扎实的数学、统计学等相关专业知识,同时还需要具备较强的编程能力和算法设计能力。因此,硕士及以上学历的从业者在这方面的知识掌握程度更高,更容易胜任这一职业。另外,随着人工智能和大数据等领域的快速发展,对于机器学习工程师的需求也不断增加,从而导致本科及以上学历的从业者在占比中占据了绝大多数。

工作经验要求

5%
不限
10%
0-1年
30%
1-3年
40%
3-5年
10%
5-10年
5%
10年以上
该职业工作经验要求主要集中在
%
机器学习工程师职业的行业背景是数据驱动的,随着数据时代的到来,企业对于人工智能领域的重视度越来越高,机器学习工程师的职业前景也越来越广阔。在知识教育方面,从业者需要具备扎实的数学和编程基础,同时需要了解机器学习算法和模型。在专业能力方面,从业者需要具备数据分析和处理能力,能够进行模型训练和调优。在技能熟练度方面,从业者需要熟练掌握常用的机器学习工具和框架,如Tenso ch等。在通用素质方面,从业者需要具备团队合作和沟通能力,能够在多个部门之间协调工作。最高占比的3-5年工作经验从业者的胜出,可能是因为这个经验区间内的从业者已经具备了一定的专业技能和知识掌握,能够独立承担任务并解决问题。同时,这个经验区间的从业者经验积累还不至于让他们的技能过时,能够跟上技术发展的步伐。

专业能力要求

最高分项是数据分析,这是因为机器学习的核心是数据,良好的数据分析能够提高模型的准确性和效率。其次是算法设计与实现,这是机器学习工程师最基本的技能之一。模型评估与调优和编程能力也非常重要,对于提升模型性能和实现复杂算法非常有帮助。最低分项是沟通与团队协作能力,因为机器学习工程师通常会在小团队或独自工作,所以这个能力相对来说不是最重要的。

通用素质要求

最高分项是编程技能,因为机器学习工程师需要通过编程技术来实现算法模型,处理数据集,优化算法性能等核心工作。编程能力越强,完成这些任务的效率和质量越高。最低分项是创新思维,虽然创新思维对于发现并解决问题有着重要作用,推动了机器学习领域的发展,但在日常工作中,更多的是应用已经成熟和验证过的算法和模型,因此得分相对较低。

性格要求

机器学习工程师需要有较高的规律性(规律型,C),因为该职业需要候选人具备分析、解决问题的能力,注重数据的准确性和精度。规律型个性通常喜欢有条不紊地完成任务,重视细节与准确性,能够长时间地专注于研究和分析数据。同时,机器学习工程师也需要具备一定的支配型(D),能够对项目进行规划和管理,保证项目的进度和质量。

知识要求

最高分项是编程能力,这是因为机器学习工程师需要具备扎实的编程技能,能够处理大量的数据和算法。而最低分项是统计学基础,可能是因为候选人在实践中更多地依赖于机器学习算法而不是统计学知识,或者在其他领域已经获得了足够的统计学基础。
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