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職責描述：
1.跟蹤并研究拓撲數(shù)據(jù)分析、幾何深度學習、拓撲不變量等領域的最新學術進展，并將其應用于實際的業(yè)務場景。
2.設計、實現(xiàn)和優(yōu)化基于拓撲特征的機器學習模型，包括但不限于：使用持續(xù)同調等技術從復雜數(shù)據(jù)集中提取拓撲特征、利用圖神經網(wǎng)絡與拓撲方法相結合，處理圖結構數(shù)據(jù)。
3. 將原型算法進行代碼優(yōu)化，構建高性能、可擴展的數(shù)據(jù)處理管道和模型服務，并完成大規(guī)模的離線與在線實驗。
4. 與產品、前后端等人員緊密合作，理解業(yè)務需求，定義問題，并將拓撲數(shù)據(jù)算法的價值清晰地傳遞給相關方。
5. 在團隊內部分享拓撲數(shù)據(jù)相關的知識和最佳實踐，提升團隊的整體技術水平。
職位要求：
1.計算機科學、應用數(shù)學、統(tǒng)計學、物理學或相關領域的碩士及以上學歷。
2.擁有至少1-2個將拓撲數(shù)據(jù)分析成功應用于實際項目的經驗（包括但不限于學術研究、行業(yè)項目、Kaggle競賽等）。
3. 熟練掌握持續(xù)同調的理論和計算工具（例如：使用過 Gudhi, Dionysus, Ripser 等庫）。
4. 理解并實踐過拓撲特征（如持久圖、條形碼、Betti曲線）的向量化方法，并能將其集成到機器學習工作流中。
5. 精通 Python，并熟練使用其科學計算棧（NumPy, SciPy, Scikit-learn）。擁有扎實的機器學習和深度學習基礎，有使用 PyTorch 或 TensorFlow 的經驗。
6. 熟悉圖論和常見的圖算法，有圖神經網(wǎng)絡（GNN）項目經驗者優(yōu)先。
7. 具備良好的數(shù)學基礎，對代數(shù)拓撲、同調論、計算拓撲或微分幾何有基本的理解。
8. 出色的分析問題和解決問題的能力，能夠獨立主導技術難題的攻關。