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崗位職責(zé) 1. 算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)： 1.1 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)（含深度學(xué)習(xí)）算法的研發(fā)、優(yōu)化及落地，涵蓋模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、效果評(píng)估全流程。 1.2 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，完成算法選型、改進(jìn)及創(chuàng)新，提升模型性能（如精度、泛化性、實(shí)時(shí)性）。 2. 工程化落地與優(yōu)化： 2.1 將算法高效部署到生產(chǎn)環(huán)境，解決性能瓶頸，優(yōu)化計(jì)算資源利用率（如分布式訓(xùn)練、模型壓縮、量化、推理加速）。 2.2 構(gòu)建高可用、低延遲的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，支持云端、邊緣端等多場(chǎng)景部署。 3. 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與維護(hù)： 3.1 參與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)/工具鏈的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，提升算法迭代效率。 3.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型監(jiān)控等全鏈路流程。 4. 技術(shù)預(yù)研與協(xié)作： 4.1 跟蹤前沿技術(shù)（如大模型、AutoML、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等），推動(dòng)技術(shù)落地。 4.2 與產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、后端團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，推動(dòng)技術(shù)方案落地并解決實(shí)際問(wèn)題。

任職要求 1. 教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、物理、電子工程等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷（優(yōu)秀本科生可放寬）。 2. 技術(shù)能力： 2.1 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉經(jīng)典算法（如SVM、決策樹(shù)、聚類等）及深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN、Transformer）。 2.2 熟練使用Python/C++/Java等至少一門(mén)編程語(yǔ)言，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架及生態(tài)工具。 2.3 熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，具備分布式系統(tǒng)、多線程、高性能計(jì)算等工程優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。 3. 工程經(jīng)驗(yàn)： 3.1 有實(shí)際算法落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉模型部署技術(shù)（如ONNX、TensorRT、服務(wù)化框架）。 3.2 熟悉大數(shù)據(jù)處理工具（如Spark、Flink）、數(shù)據(jù)庫(kù)及云計(jì)算平臺(tái)（AWS/Azure/阿里云）。

其他要求： 1. 強(qiáng)烈的技術(shù)熱情，能快速學(xué)習(xí)新技術(shù)并解決復(fù)雜問(wèn)題。 2. 良好的溝通能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景有敏銳洞察力。