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崗位職責：
1、模型開發(fā)與訓練：
負責機器學習/深度學習模型的研發(fā)、訓練、調優(yōu)和評估，涵蓋自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)、語音識別等領域。
針對具體業(yè)務場景，設計和實現合適的算法方案，并持續(xù)迭代優(yōu)化模型效果。
2、數據處理與特征工程：
負責大規(guī)模數據的收集、清洗、標注、預處理和分析工作。
進行深入的特征工程，挖掘對模型有貢獻的有效特征。
3、工程化與部署：
將訓練好的模型進行線上部署，實現服務化，并保證其高可用性、低延遲和高并發(fā)。
負責模型的A/B測試、效果監(jiān)控、線上問題排查和性能優(yōu)化。
4、平臺與工具建設：
參與或主導構建公司內部的機器學習平臺、自動化訓練 pipeline 或特征平臺，提升算法團隊的研發(fā)效率。
研究和引入業(yè)界先進的AI工具、框架和最佳實踐。
5、跨部門協(xié)作：
與產品經理、業(yè)務方緊密溝通，理解業(yè)務需求，并將其轉化為技術目標。
與后端工程師、前端工程師、數據工程師等協(xié)作，共同完成AI功能的集成與交付。
任職要求：
1、學歷與專業(yè)：
計算機科學、軟件工程、人工智能、數學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)，本科及以上學歷。
2、編程能力：
精通一門主流編程語言，如 Python，并具備良好的代碼規(guī)范和工程能力。
熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，掌握常用的數據結構和算法。
3、AI/ML理論基礎：
扎實的機器學習理論基礎，熟悉常見的機器學習算法（如邏輯回歸、決策樹、SVM、聚類等）和深度學習模型（如CNN、RNN/LSTM、Transformer等）。
對模型評估指標、調參方法、過擬合/欠擬合等有深刻理解。
4、框架與工具：
熟練掌握主流深度學習框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
熟悉常用數據處理和科學計算庫，如 NumPy, Pandas, Scikit-learn 等。
5、數據處理能力：
具備良好的SQL編寫能力，能夠高效地進行數據提取和處理。
有使用大數據工具（如 Spark, Hive）的經驗者優(yōu)先。