崗位職責:
1. 算法研究與開發(fā):參與公司 AI 相關算法的設計與創(chuàng)新,運用機器學習、深度學習等前沿技術,解決實際業(yè)務問題,如自然語言處理、計算機視覺領域的算法實現(xiàn)與優(yōu)化。
2. 模型訓練與優(yōu)化:負責數(shù)據(jù)處理,包括數(shù)據(jù)清洗、標注和特征工程,為模型訓練提供高質量數(shù)據(jù)。運用 TensorFlow、PyTorch 等主流框架訓練模型,不斷優(yōu)化模型性能,提升準確率、召回率等關鍵指標。
3. 技術探索與實踐:跟蹤 AI 領域最新研究成果,尤其是大模型、強化學習等熱門方向,探索新技術在公司產品或業(yè)務中的應用可能性,推動技術創(chuàng)新與業(yè)務發(fā)展的深度融合。
4. 問題解決與文檔撰寫:分析算法實施過程中出現(xiàn)的技術問題,提出有效的解決方案。撰寫清晰、規(guī)范的技術文檔,記錄算法設計思路、實驗過程及結果,便于團隊協(xié)作與知識傳承。
任職要求:
1. 學歷與專業(yè):2025 屆本科及以上學歷畢業(yè)生,計算機科學與技術、人工智能、軟件工程、數(shù)學、統(tǒng)計學、自動化等相關專業(yè)優(yōu)先。
2. 編程能力:熟練掌握 Python 編程語言,具備良好的編程習慣和代碼編寫能力,能夠運用 Python 實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)等任務。熟悉常用的編程工具,如 PyCharm、Jupyter Notebook 等。
3. 算法基礎:掌握數(shù)據(jù)結構與算法基礎知識,對機器學習、深度學習算法有深入理解,熟悉線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經網絡(CNN、RNN、LSTM 等)、Transformer 等常見模型的原理與應用。
4. 框架工具:熟悉至少一種主流機器學習或深度學習框架,如 TensorFlow、PyTorch、Scikit - learn 等。
5. 數(shù)理能力:具備扎實的數(shù)學基礎,包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等知識,能夠理解和推導算法中的數(shù)學原理,運用數(shù)學方法解決實際問題。
6. 其他能力:具備較強的學習能力和自我驅動力,能夠快速掌握新知識、新技術;有良好的團隊合作精神和溝通能力,善于與團隊成員協(xié)作完成項目任務;對 AI 算法研究充滿熱情,有創(chuàng)新思維和解決復雜問題的能力。