• 外包信息请发到 /go/outsourcing 节点。
• 不要把相同的信息发到不同的节点
这是一个创建于 746 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
概览
1 fulltime engineer headcount
Junior to mid level
1-2 year work experience
Skill set: 50% machine learning, 35% backend, 15% frontend
Flexible remote working location
我们的工程师将会主要专注在 machine learning 领域，并在前后端都有涉猎。Seashell 需要开发的项目在技术层面都不算深入，但是成分比较杂。
具体工作项目与需求
1. Machine Learning & AI (50% skill set)
在现有的开源 model 上不断进行 training 和 optimizations
ML assisted text analysis
做亚马逊市场分析的时候需要人工阅读同一品类里不同产品的大量用户 reviews 寻找产品的优缺点。现在的困难是人工无法快速阅读大量 reviews ，也无法快速得出较为准确的结论。我们想借用 AI 去自动分析大量文字，总结出具有代表性的用户反馈 /产品 features 。因为我们做的不是 2C 的软件，所以这里的 AI 主要是做为一个我们内部的辅助工具。以下为目前人工浏览亚马逊用户 review 后得总结出来的产品缺点样例：
2. ML powered sales forecast
我们目前为国内品牌方提供销售预测人效低，耗时长。
主要步骤：
根据产品参数，定位，找到最相似的亚马逊的竞品。
下载竞品最近 6 个月的销售数据做为我们的销售 baseline
用 google trends 的相同产品关键字搜索热度可查到过去 5 年历史找到每年的季节性规律和未来趋势，把其添加到步骤 2 的数据里，得出初步销量估算
人工调节亚马逊销售旺季月份（ 7 ，11 ，12 ）
加入亚马逊新品销售线性图公式
得出最后销售预测
需求：
创建一个 ML model 可结合以上公式进行预测
根据真实销售数据去优化 model
根据不同品类产品定制化 /优化 model
根据真实销售数据优化 model
2. Backend (35% skill set)
A. Internal database
用现有的框架搭建一个用与存放用户数据，报表数据的内部 database 。
B. Report creation tool
搭建一个可与 google sheet 上数据连接并进行简单交互生成图表的内部工具。 生成图表可以用 Chart JS https://www.chartjs.org
3. Frontend (15% skill set)
用现有的前端框架开发用与内部使用的工具: Internal database 和 Report creation tool.
有意向联系：bGlueW9uZ3BpbmdAb3V0bG9vay5jb20=
1 fulltime engineer headcount
Junior to mid level
1-2 year work experience
Skill set: 50% machine learning, 35% backend, 15% frontend
Flexible remote working location
我们的工程师将会主要专注在 machine learning 领域，并在前后端都有涉猎。Seashell 需要开发的项目在技术层面都不算深入，但是成分比较杂。
具体工作项目与需求
1. Machine Learning & AI (50% skill set)
在现有的开源 model 上不断进行 training 和 optimizations
ML assisted text analysis
做亚马逊市场分析的时候需要人工阅读同一品类里不同产品的大量用户 reviews 寻找产品的优缺点。现在的困难是人工无法快速阅读大量 reviews ，也无法快速得出较为准确的结论。我们想借用 AI 去自动分析大量文字，总结出具有代表性的用户反馈 /产品 features 。因为我们做的不是 2C 的软件，所以这里的 AI 主要是做为一个我们内部的辅助工具。以下为目前人工浏览亚马逊用户 review 后得总结出来的产品缺点样例：
2. ML powered sales forecast
我们目前为国内品牌方提供销售预测人效低，耗时长。
主要步骤：
根据产品参数，定位，找到最相似的亚马逊的竞品。
下载竞品最近 6 个月的销售数据做为我们的销售 baseline
用 google trends 的相同产品关键字搜索热度可查到过去 5 年历史找到每年的季节性规律和未来趋势，把其添加到步骤 2 的数据里，得出初步销量估算
人工调节亚马逊销售旺季月份（ 7 ，11 ，12 ）
加入亚马逊新品销售线性图公式
得出最后销售预测
需求：
创建一个 ML model 可结合以上公式进行预测
根据真实销售数据去优化 model
根据不同品类产品定制化 /优化 model
根据真实销售数据优化 model
2. Backend (35% skill set)
A. Internal database
用现有的框架搭建一个用与存放用户数据，报表数据的内部 database 。
B. Report creation tool
搭建一个可与 google sheet 上数据连接并进行简单交互生成图表的内部工具。 生成图表可以用 Chart JS https://www.chartjs.org
3. Frontend (15% skill set)
用现有的前端框架开发用与内部使用的工具: Internal database 和 Report creation tool.
有意向联系：bGlueW9uZ3BpbmdAb3V0bG9vay5jb20=
 |
1
jdhao 2022-11-03 20:10:21 +08:00 via Android
这职位牛逼，啥都干，全干工程师。。
|
 |
2
amiee0599 2022-11-03 22:03:11 +08:00
为何不把薪水放出来。。。
|
 |
3
zch693922 2022-11-03 23:44:40 +08:00 via Android  1
标题是兼职，然后又是 fulltime…
|
 |
4
oldyuan 2022-11-04 10:46:41 +08:00
留个价格和 V
|
Select Language