训练、微调、部署机器学习模型，负责特征工程与模型评估
训练、微调、部署机器学习模型，负责特征工程与模型评估
本课程路径为【机器学习工程师】量身设计，聚焦算法与模型研发方向。 岗位描述：训练、微调、部署机器学习模型，负责特征工程与模型评估。 学习路径分4个阶段递进：基础筑基（27个知识点，涵盖数学与统计基础） → AI核心理论（99个知识点，涵盖机器学习、深度学习） → 数据可信（47个知识点，涵盖数据科学与数据工程） → 工程系统（27个知识点，涵盖AI评测与基准测试）。 参考薪资：25-50K。需要掌握25个工具。 建议按顺序学习，基础阶段（了解级）快速建立概念框架，核心阶段（理解级）深入掌握关键技术，实践阶段（熟练级）达到工程应用能力。
机器学习是AI的核心基石。从推荐系统到风控模型，ML工程师在每家科技公司都是刚需岗位。掌握经典算法（SVM、GBDT、Transformer）到前沿大模型微调，你的技能永不贬值。薪资天花板高，且ML能力是通往AI研究员的必经之路。
25-50K
数据来源于主流招聘平台 AI 岗位统计，一线城市 3-5 年经验参考。
完成全部 200 节课程并通过面试题测试，可获得 21740 成长积分，覆盖该岗位 25 个核心工具与全部技能要求。
基于历史行为数据预测用户留存、流失与转化概率的机器学习系统
金融风控场景下的信用评分模型，结合传统特征工程与树模型输出风险等级
零售供应链场景下基于时序特征与多维度数据的商品销量预测
精排阶段的CTR/CVR预估模型，支持线上线下一致性校验
面向业务场景的LLM微调流水线，覆盖SFT、评测与部署全链路