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崗位職責(zé)：
1、模型開發(fā)與訓(xùn)練：
負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型的研發(fā)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評(píng)估，涵蓋自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)、語音識(shí)別等領(lǐng)域。
針對(duì)具體業(yè)務(wù)場景，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)合適的算法方案，并持續(xù)迭代優(yōu)化模型效果。
2、數(shù)據(jù)處理與特征工程：
負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注、預(yù)處理和分析工作。
進(jìn)行深入的特征工程，挖掘?qū)δＰ陀胸暙I(xiàn)的有效特征。
3、工程化與部署：
將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行線上部署，實(shí)現(xiàn)服務(wù)化，并保證其高可用性、低延遲和高并發(fā)。
負(fù)責(zé)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(tái)與工具建設(shè)：
參與或主導(dǎo)構(gòu)建公司內(nèi)部的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、自動(dòng)化訓(xùn)練 pipeline 或特征平臺(tái)，提升算法團(tuán)隊(duì)的研發(fā)效率。
研究和引入業(yè)界先進(jìn)的AI工具、框架和最佳實(shí)踐。
5、跨部門協(xié)作：
與產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)方緊密溝通，理解業(yè)務(wù)需求，并將其轉(zhuǎn)化為技術(shù)目標(biāo)。
與后端工程師、前端工程師、數(shù)據(jù)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(xué)歷與專業(yè)：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。
3、AI/ML理論基礎(chǔ)：
扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如邏輯回歸、決策樹、SVM、聚類等）和深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN/LSTM、Transformer等）。
對(duì)模型評(píng)估指標(biāo)、調(diào)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(xué)習(xí)框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
熟悉常用數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算庫，如 NumPy, Pandas, Scikit-learn 等。
5、數(shù)據(jù)處理能力：
具備良好的SQL編寫能力，能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)提取和處理。
有使用大數(shù)據(jù)工具（如 Spark, Hive）的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。