T/ SIA 中 国 软 件 行 业 协 会 团 体 标 准 T/SIA 00 6—2018 深度学习工程师 能力评估标准 Deep learning engineer capability evaluation standard ICS 35.020 I651 ______________________________________________________________________________________________ 2018-7-31发布 2018-07-31实施 中 国 软 件 行 业 协 会 发 布 T/SIA 006 —2018 I 目次 目次 ................................ ................................ .............. I 前言 ................................ ................................ ............. II 1 范围 ................................ ................................ ............ 1 2 术语和定义 ................................ ................................ ...... 1 3 深度学习工程师能力评估要素 ................................ ...................... 2 4 深度学习初级工程师 ................................ .............................. 2 4.1基本要求 ................................ ................................ ....... 2 4.2专业知识要求 ................................ ................................ ... 2 4.3工程能力要求 ................................ ................................ ... 3 4.4业务理解与实践能力要求 ................................ ......................... 4 5 深度学习中级工程师 ................................ .............................. 4 5.1基本要求 ................................ ................................ ....... 4 5.2专业知识要求 ................................ ................................ ... 4 5.3工程能力要求 ................................ ................................ ... 5 5.4业务理解与实践能力要求 ................................ ......................... 5 6 深度学习高级工程师 ................................ .............................. 5 6.1基本要求 ................................ ................................ ....... 5 6.2专业知识要求 ................................ ................................ ... 6 6.3工程能力要求 ................................ ................................ ... 6 6.4业务理解与实践能力要求 ................................ ......................... 7 T/SIA 006 —2018 II 前 言 本标准按照 GB／T 1.1-2009 给出的规则起草。 本标准由中国软件行业协会提出并归口。 本标准起草单位：深度学习技术及应用国家工程实验室 ，北京百度网讯科技有限公司 ，中国软件行 业协会过程改进分会。 本标准主要起草人： 喻友平，马艳军，程思，陆超，丁二锐，忻舟，陈尚义，李黎，陈斌，蒋晓琳， 马婧，刘皓，黄群。 本标准为首次制定。 T/SIA 006 —2018 1 深度学习工程师 能力评估标准 1 范围 本标准规定了深度学习工程师 需要具备的能力 及评估维度。 本标准适用于指导深度学习工程师的 考核和培训。 2 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 2.1 人工智能 artificial intelligence 研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术 科学。 注：该领域的 研究范畴包括机器人、语 音识别、语音合成、 图像识别、自然语言处理和专家系统等。 2.2 机器学习 machine learning 研究计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识 结构，使之不断改善自身的性能。 2.3 深度学习 deep learning 机器学习研究中的一个领域， 是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 2.4 神经网络 neural networks 一种应用类似于大脑神经突触 连接的结构进行信息处理的数学模型。 2.5 工程能力 engineering capability 将系统化的、严格约束的、可量化的方法应用于开发、运行和维护。 2.6 算法 algorithms 能够解决特定问题的 无歧义、机械、有效的运算流程和规则。 2.7 模型model 一类问题的解题步骤，即一类问题的算法。 T/SIA 006 —2018 2 2.8 自然语言处理 natural language processing 研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效 沟通的各种理论和方法。 2.9 计算机视觉 computer vision 使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。 2.10 语音处理 speech processing 包括语音唤醒，语音识别，语音合成等 处理技术 。 3 深度学习工程师 能力评估要素 深度学习工程师 能力评估标准主要面向 软件相关行业的企业员工及社会人士， 能力级别 分为初级，中级，高级三个级别 。深度学习工程师能力评估 要素主要包括专业知识，工程能 力，业务理解与实践共 3大类 9小类。其中，专业知识包括 编程基础、机器学习基础、神经 网络基础、深度学习 基础；工程能力包括代码规范 能力、算法模型实现能力、工程开发与架 构设计能力 ；业务理解与实践包括 行业及业务知识、业务应用能力 ，如图 1所示。 图1 深度学习工程师能力评估 要素图 4 深度学习初级工程师 4.1基本要求 能够熟练 开发、修改和运行深度学习代码，并进行工程 化层面上的改造 ；具有将初等复 杂的应用问题初步转化为 适当的机器学习问题 ，并予以解决的能力。 4.2专业知识要求 深度学习工程师 能力评估要素专业知识编程基础 机器学习基础 神经网络基础 深度学习基础 工程能力代码规范能力 算法模型实现能力 工程开发与架构设计能力 业务理解与实践行业及业务知识 业务应用能力T/SIA 006 —2018 3 4.2.1编程基础 应具备程序开发经历和经验。具体 要求包括： a) 能够较为熟练地使用 编程语言（以 Python为例）； b) 能够使用编程语言 处理文本数据 、图片数据 及语音数据 等； c) 能够按照文档说明使用矩阵运算包和机器学习包 （以 numpy，sklearn 为例）； d) 能够使用高级语言开发 实现给定需求。 4.2.2机器学习 基础 应具备机器学习模型使用经验。 具体要求包括： a) 熟悉三种 以上监督学习算法的原理 ； b) 具备机器学习模型的使用 及调优经验 。 4.2.3神经网络 基础 应对神经网络有一定的理解。 具体要求包括： a) 能够理解基础神经网络模型 的原理并 完成运行； b) 能够对关键参数（ 如数据策略、网络中的核心模块、参数规模、优化算法、损失函 数、正则项 等）建立起自己的理解 ，并能对参数调整的结果进行预判；