| 分类 | 职级要求 | 具体表现 | Level |
|---|---|---|---|
| 算法能力 | 1、熟悉领域内算法原理，能讲出这些算法特点、优缺点以及适用场景，灵活应用算法以解决实际问题 2、能独立完成算法的实现以解决一个业务问题，熟悉算法解决问题的流程，如样本生成及采样、特征提取、特征归一、特征过滤、特征选择、模型选择、模型调参以及后处理；3、能够在指导下实现数据采集流程，使用大数据系统和工具清洗、格式化所需数据 | 1. 根据不同业务场景需求，利用数据挖掘算法，产生相关用户意图所需特征；2. 深入理解瞬时意图模型所用树模型分类算法，对模型的各个环节：样本采集、特征工程、模型选择、参数调节、效果评估等进行优化；3. 实时流接入消息队列，更新瞬时意图线上实时标注消息队列 | Level X |
| 工程能力 | 1、掌握Linux基本操作命令；了解简单shell/python/sql等脚本编程；2、掌握一门主流的开发语言，了解常用的测试工具使用及扎实的CS基础；熟悉并遵守公司的相关开发语言规范；3、熟悉并遵循员工安全规范、安全开发规范；4、具备质量意识，对自己所开发和维护的代码模块能够做单元测试。5、能够在有经验同事指导下完成一般模块的代码开发工作，能够书写代码相关的文档。 | 1. 使用Python、SQL等脚本语言完成ETL流程，制作[离线数据流程];2. 掌握Linux基本命令，维护瞬时意图服务、实时流项目等工程质量;3. 掌握Java开发语言，完成用户引导基础实时流建设、瞬时意图服务;4. 对搜索前引导各模块代码做codeReview，能够根据需求完成相关线上代码开发;5. 掌握单元测试方法，保证实时流数据相关、瞬时意图服务、搜索前引导相关服务线上质量;6.及时书写与自己工作相关的技术文档 | Level X |
| 业务理解 | 1、能对业务需求进行汇总，抽象，建模；精通业务需求的取舍及需求优先级的把握。2、熟悉产品的特性需求，针对性解决问题;3、主动理解具体对接的业务逻辑。结合实际业务开展算法工作，必要时针对业务特性调整算法优化目标。对产品、架构的未来发展有一定的自我思考。 | 1. 根据具体的业务场景，设计相应的策略，避免完全依赖模型预测产生的badcase，做到对用户意图更精准的召回;2. 搜索前引导之前没有针对酒店场景的工作，需针对酒店场景的特点，设计酒店意图的触发策略，丰富酒店相应的召回数据。;3. 用户引导相关服务均使用同一个实时行为数据流，实时数据的质量对用户引导的效果影响很大，需用户引导的业务需求，统一建设一套高质量实时行为数据流;4. 实时结果数对避免搜索无结果case有很大帮助，需建立用户引导实时结果数服务。 | Level X |
| 沟通协作 | 1、有主动沟通的意识，主动沟通解决工作问题；2、及时反馈与沟通，对遇到的技术难题能够寻求有效的帮助;3、较好的语言表达能力；;4、熟练使用大象，wiki、task、email、calendar等沟通工具;5、能够严格按要求及预定计划完成所接手的工作任务。 | 1. 与测试组同学一起完成瞬时意图服务diff测试工具，确保diff工具可扩展性，考虑用户引导其他服务接入diff测试工具的可操作性;2. 及时跟进数据组实时流数据产出，同时收集下游同学相关数据需求;3. 能够在不同情况下选择适合的沟通工具，完成相应工作，确保工作效率;4. 能够按照工作排期等计划，完成瞬时意图服务、实时数据等相关开发工作;5. 能够及时定位搜索相关badcase，并协调相关同学解决问题 | Level X |
| 专业影响力 | 1、能够定期进行个人工作总结，不断优化工作;2、能在部门内部进行经验与知识的分享与交流;3、能够指导或帮助新同事完成工作任务; | 1. 通知组内定期总结以及自己反思，总结自己的收获和不足，并在以后的工作中努力优化，积极参加公司组织的工作技术分享，主动交流;2. 参加技术学院强化学习课程，以及组内强化学习小组，调研强化学习在用户引导模块可能的应用场景;3. 算法分享：命名实体识别-算法分享、强化学习-算法分享 ;4. 工作分享：userintention服务CodeReview、工作经验分享 | Level X |
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