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職場數(shù)據(jù)點評 讓職場人少走彎路
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field application engineer

data scientist

崗位職責(zé)
負責(zé)國外 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 2 年以上,能獨立進行 debug 調(diào)試並解決問題;
熟悉 APR flow 芯片物理設(shè)計流程及 RTL/Verilog,具 CAD 背景,熟悉 IC 設(shè)計前端或後端流程(從 RTL 到 GDS),參與過 Functional ECO 項目者尤佳;
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出差(需具備或可申請美國簽證)。
更新于 2026-04-02
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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
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工資待遇區(qū)別

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

就業(yè)前景區(qū)別(歷年招聘趨勢)

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

學(xué)歷要求區(qū)別

本科 66.7%
碩士 29.6%
不限學(xué)歷 3.7%
本科 65.7%
碩士 22.9%
博士 8.6%
大專 2.9%
說明:field application engineer和data scientist的區(qū)別? 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%。 data scientist需要什么學(xué)歷?本科占65.7%,碩士占22.9%,博士占8.6%,大專占2.9%。

經(jīng)驗要求區(qū)別

5-10年 37.0%
3-5年 25.9%
1-3年 18.5%
不限經(jīng)驗 18.5%
5-10年 40.0%
不限經(jīng)驗 25.7%
3-5年 20.0%
1-3年 14.3%
說明:field application engineer和data scientist的區(qū)別? field application engineer經(jīng)驗要求哪個最多?5-10年占37.0%,3-5年占25.9%,1-3年占18.5%,不限經(jīng)驗占18.5%。 data scientist經(jīng)驗要求哪個最多?5-10年占40.0%,不限經(jīng)驗占25.7%,3-5年占20.0%,1-3年占14.3%。