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[北京]北京师范大学招聘大数据助理研究员

  1. 发布时间:2016-10-18
  2. 工作地点:北京
  3. 职位类型:全职
  4. 来源:水木社区
发信人: victoryluyu (lulu), 信区: Career_Campus
标 题: 北京师范大学招聘大数据助理研究员
发信站: 水木社区 (Tue Oct 18 18:36:27 2016), 站内

如果你对大数据和教育感兴趣,希望和一流的数据科学家一起合作,成长为一名合格的教育领域的数据工作者,不要错过这个机会。请将个人的简历,能证明技术开发能力的相关材料投递到以下邮箱:luyu@bnu.edu.cn。

招聘岗位:大数据研究助理
人数:1人

与专业的数据科学家一起工作,解决大数据相关实际工程和研究中的问题。将有机会学习到大数据处理分析和相关的最新技术。同时有机会学习到最新的数据挖掘及深度学习算法和框架。

岗位职责:
参与设计和实现预测模型,搭建教育大数据处理平台及分析模块。
参与搭建各类统计与数据挖掘的数学模型和分析计算。
进行数据挖掘、数据分析相关的资料收集。
完成数据预处理及特征提取相关的任务。

岗位要求:
计算机或工程类相关本科或以上学历,优秀的应届生也会予以考虑。
熟悉一些经典的机器学习模型 (例如决策树、SV 、LR等)和概率统计模型。
熟悉以下语言的任一种:Java, Python, Scala or R, 和Ubuntu等类UNIX操作系统。
具有一定的英文文献读写能力。
善于与人沟通交流,工作勤奋,有团队精神。



四、申请方式

请将个人的简历,能证明技术开发能力的相关材料投递到以下邮箱:luyu@bnu.edu.cn。

五、工作待遇

1、申请人一经录用,即进入北京师范大学“未来教育”高精尖创新中心工作;

2、引进人员身份为北京师范大学非事业编制研究人员,全日制参加北京师范大学“未来教育”高精尖创新中心工作,签署3-5年劳动合同;

3、聘用制技术人员薪酬/绩效奖励待遇:面议,中心参照互联网企业提供有吸引力的薪酬。

4、中心按照国家相关文件规定,提供完善的福利社保体系,缴纳五险一金。


六、中心简介

北京师范大学“未来教育”高精尖创新中心是北京市政府支持的高水平国际化创新平台,服务北京全国科技创新中心建设及“高精尖”产业结构调整。中心的核心任务是面向北京市基础教育领域师生未来教育发展的需要,研发基于大数据的智能教育公共服务平台,为全市师生提供创新的教育应用服务,并探索移动互联时代的创新教育业务形态和治理方案。为推进北京教育公共服务从数字化转型到智能化,助力构建北京(世界城市)教育公共服务新模式,现在面向国内外公开招聘各领域人才。


Job Description


Role: Research Associate for Big Data

We are looking for research associate interested in working at the data analytics and machine learning fields. You will work closely with the professional data scientist to tackle a wide range of research and engineering problems. This opportunity offers the valuable experience of learning big data analytics skills and its relevant technologies. There will also be opportunity to learn the cutting-edge data mining and deep learning frameworks and algorithms.


Responsibilities

Participate in building the predictive models and data analytics platform, specifically for the data from the education domain.
Participate in the design of mathematical models, including the advanced models in statistics and machine learning.
Conduct the literature survey on the big data domain and the relevant state-of-the-art technology.
Help to perform data cleaning, pre-processing and feature engineering work.


Requirements
Bachelor or master degree in computer science, engineering or any relevant majors. Candidates with open source project experiences are strongly welcome to apply. Fresh graduate will be considered as well.
Familiar with the classical models in machine learning (such as decision tree, SVM, Logistic Regression) and statistics.
Familiar at least one of the following programming languages: Java, Python, Scala or R, and Unix-like OS, such as Ubuntu or Debian.
Proficient in English writing and reading.
Good interpersonal and communication skills with teamwork spirit.

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