jjzzjjzz|AV免费播放欧日韩AV|成人视频久久精品一区色网|国产手机精品视频综合在线人人色|久久伊人网站久久看久久|亚洲无吗字幕久久久久久久|国产黄色毛片电影下载|日本自慰少妇福利导航新网址|91蜜臀无码人妻久久精品|亚州日韩欧美综合

職場(chǎng)數(shù)據(jù)點(diǎn)評(píng) 讓職場(chǎng)人少走彎路
公司 工資 行業(yè) 專業(yè) 工作 排行榜 找客戶
工作 |
工作 公司 工資 專業(yè)

data scientist

field application engineer

As a Data Scientist, you will design, develop, deploy predictive models machine learning solutions to solve complex business challenges. You’ll collaborate with data engineers, business analysts, clients to translate requirements scalable data products, from concept to production.
This role is ideal fsomeone passionate about statistical modelling, machine learning, deriving actionable insights from large datasets.
Key Responsibilities
1. Develop robust data models conduct feature engineering to improve model performance
2. Perform exploratory data analysis (EDA) to uncover patterns, trends, insights
3. Collaborate with data engineers to build optimize data pipelines fmodel training inference
4. Evaluate model performance using appropriate metrics validation techniques
5. Deploy models production environments in collaboration with ML engineers DevOps teams
6. Communicate findings recommendations to technical non-technical stakeholders through visualizations reports
7. Stay up to date with emerging trends in AI/ML apply best practices in model interpretability, fairness, MLOps
Requirements
1. Bachelor’s Master’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, a related field
2. 3+ years of experience in data science machine learning roles
Strong proficiency in Python (e.g., pandas, scikit-learn, NumPy, statsmodels)
3. Experience with data modelling, feature engineering, statistical analysis
4. Familiarity with MLOps tools (e.g., MLflow, Kubeflow, Airflow) cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
5. Knowledge of SQL database systems
6. Experience with version control (Git) collaborative development workflows
7. Strong analytical thinking problem-solving skills
更新于 2025-12-03
查看更多崗位職責(zé)
崗位職責(zé)
負(fù)責(zé)國(guó)外 AE 相關(guān)工作,包括為客戶介紹工具、處理客戶在使用工具過程中的問題,並回報(bào)相關(guān)問題給內(nèi)部 RD;
記錄並整理相關(guān) tickets、slides 與 case。
任職要求
英文能力佳,能與國(guó)外客戶順暢溝通;
熟悉前端工具流程(如 Comprehensive、Formal、DFT、LEC),具 Conformal 和 Formality debug 經(jīng)驗(yàn) 2 年以上,能獨(dú)立進(jìn)行 debug 調(diào)試並解決問題;
熟悉 APR flow 芯片物理設(shè)計(jì)流程及 RTL/Verilog,具 CAD 背景,熟悉 IC 設(shè)計(jì)前端或後端流程(從 RTL 到 GDS),參與過 Functional ECO 項(xiàng)目者尤佳;
熟悉前端工具整合及調(diào)試,能編寫工具操作腳本;
集成電路、電子或通信相關(guān)專業(yè)碩士或以上學(xué)歷;
能配合客戶需求前往美國(guó)出差(需具備或可申請(qǐng)美國(guó)簽證)。
更新于 2026-04-02
查看更多崗位職責(zé)

工資待遇區(qū)別

崗位名稱
平均工資
較上年
¥31.8K
--
說明:data scientist和field application engineer哪個(gè)工資高?data scientist高于field application engineer。data scientist平均工資¥31.8K/月,2026年工資¥K,field application engineer平均工資¥23.6K/月,2026年工資¥K,統(tǒng)計(jì)依賴于各大平臺(tái)發(fā)布的公開數(shù)據(jù),系統(tǒng)穩(wěn)定性會(huì)影響客觀性,僅供參考。

就業(yè)前景區(qū)別(歷年招聘趨勢(shì))

崗位名稱
2025年職位量
較2024年
說明:data scientist和field application engineer哪個(gè)就業(yè)前景好?data scientist2025年招聘職位量 86,較2024年增長(zhǎng)了 13%。field application engineer2025年招聘職位量 38,較2024年增長(zhǎng)了 27%。統(tǒng)計(jì)依賴于各大平臺(tái)發(fā)布的公開數(shù)據(jù),系統(tǒng)穩(wěn)定性會(huì)影響客觀性,僅供參考。

學(xué)歷要求區(qū)別

本科 67.6%
碩士 20.6%
博士 8.8%
大專 2.9%
本科 66.7%
碩士 29.6%
不限學(xué)歷 3.7%
說明:data scientist和field application engineer的區(qū)別? data scientist需要什么學(xué)歷?本科占67.6%,碩士占20.6%,博士占8.8%,大專占2.9%。 field application engineer需要什么學(xué)歷?本科占66.7%,碩士占29.6%,不限學(xué)歷占3.7%。

經(jīng)驗(yàn)要求區(qū)別

5-10年 44.1%
3-5年 20.6%
1-3年 17.6%
不限經(jīng)驗(yàn) 17.6%
5-10年 40.7%
3-5年 25.9%
不限經(jīng)驗(yàn) 18.5%
1-3年 14.8%
說明:data scientist和field application engineer的區(qū)別? data scientist經(jīng)驗(yàn)要求哪個(gè)最多?5-10年占44.1%,3-5年占20.6%,1-3年占17.6%,不限經(jīng)驗(yàn)占17.6%。 field application engineer經(jīng)驗(yàn)要求哪個(gè)最多?5-10年占40.7%,3-5年占25.9%,不限經(jīng)驗(yàn)占18.5%,1-3年占14.8%。

data scientist與其他崗位進(jìn)行PK