熟练掌握python、C等编程语言;
熟练掌握常用机器学习、深度学习算法基本原理,如协同过滤、决策树、xgboost、贝叶斯、CNN、RNN、MCTS等;
熟练掌握TensorFlow、pytorch、sklearn等常用机器学习相关框架;
熟练掌握mysql、redis、clickhouse等主流数据库的使用;
掌握kafka、pulsar等大数据组件的使用;
时间序列异常检测
指标时间序列特性分析,包括周期性、平稳性分析等;
使用多种算法进行时间序列的预测,包括Prophet、DeepAR、kalman filter等;
使用多种算法进行时间序列的异常检测,包括RRCF、iForest等;
基于LSTM encoder-decoder结构的时间序列预测算法的实现和落地;