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崗位職責：
負責機器學習、深度學習模型的開發(fā)、訓練、優(yōu)化和部署；
參與數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型選擇與調優(yōu)；
針對業(yè)務需求，設計并實現(xiàn)高效的AI算法解決方案；
跟蹤人工智能領域的前沿技術，探索新技術在業(yè)務場景中的應用；
與項目經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師、前端開發(fā)等團隊協(xié)作，推動AI項目的落地；
編寫技術文檔，分享技術經(jīng)驗，提升團隊整體技術水平。
任職要求：
1. 學歷要求：
本科及以上學歷，計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等相關專業(yè)；
尤其是在人工智能領域有研究經(jīng)驗者。
2. 技術能力：
編程語言：精通Python，熟悉常用的Python庫（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）；
機器學習：熟悉常見的機器學習算法（如線性回歸、決策樹、SVM、聚類、降維等），并能夠靈活應用；
深度學習：熟悉深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等），掌握神經(jīng)網(wǎng)絡、CNN、RNN、LSTM等模型；
數(shù)據(jù)處理：熟悉數(shù)據(jù)預處理、特征工程、數(shù)據(jù)可視化等技術；
模型優(yōu)化：了解模型調參、超參數(shù)優(yōu)化、模型評估等方法；
工具與框架：熟悉Jupyter Notebook、Anaconda等開發(fā)環(huán)境；
分布式訓練：了解分布式訓練框架（如Horovod）者優(yōu)先；
部署能力：熟悉模型部署工具（如TensorFlow Serving、Flask、Docker）者優(yōu)先。
3. 項目經(jīng)驗：
有實際的機器學習或深度學習項目經(jīng)驗，能夠獨立完成從數(shù)據(jù)到模型的完整流程；
有計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、推薦系統(tǒng)、強化學習等領域經(jīng)驗者優(yōu)先；
有Kaggle比賽經(jīng)驗或開源項目貢獻者優(yōu)先。
4. 數(shù)學基礎：
扎實的數(shù)學基礎，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學、微積分等；
熟悉優(yōu)化算法（如梯度下降、牛頓法等）者優(yōu)先。
5. 軟技能：
具備良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神；
具備較強的學習能力和解決問題的能力；
具備良好的文檔編寫習慣和技術分享意識。
6. 加分項：
熟悉強化學習、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、Transformer等前沿技術者優(yōu)先；
有云計算平臺（如AWS、Google Cloud、Azure）使用經(jīng)驗者優(yōu)先；
有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗（如Hadoop、Spark）者優(yōu)先；