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?崗位職責(zé)? ?1. 算法設(shè)計(jì)與開發(fā)?：負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法的研究與實(shí)現(xiàn)，包括但不限于自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）、推薦系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 針對業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)高效的算法模型（如CNN、RNN、Transformer等），完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及部署。 ?2. 模型優(yōu)化與落地?：解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的復(fù)雜問題，優(yōu)化算法性能（如準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、資源消耗等），推動模型在真實(shí)場景中的落地應(yīng)用。 ?3. 數(shù)據(jù)處理與分析?：參與大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗、特征工程構(gòu)建，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案，挖掘數(shù)據(jù)價值。 ?4. 跨部門協(xié)作?：與產(chǎn)品、解決方案團(tuán)隊(duì)緊密配合，理解業(yè)務(wù)需求，完成算法模塊的集成與產(chǎn)品化。 ?5.技術(shù)前沿跟進(jìn)?：跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界最新技術(shù)動態(tài)（如生成式AI、多模態(tài)學(xué)習(xí)等），探索技術(shù)突破點(diǎn)。 ?6.文檔與分享?：撰寫技術(shù)文檔，沉淀方法論，并參與團(tuán)隊(duì)技術(shù)分享與培訓(xùn)。 ?任職要求? ?1.計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷（能力突出者可放寬至本科）。 ?2.熟練掌握Python/C++等編程語言，精通TensorFlow/PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。 3.扎實(shí)的算法基礎(chǔ)，熟悉經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如SVM、決策樹、聚類等）和深度學(xué)習(xí)模型（如BERT、ResNet、GAN等）。 4.熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握CUDA、Docker等技術(shù)者優(yōu)先。 5.具備分布式訓(xùn)練、模型壓縮、邊緣端部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 ?6.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?：熟練掌握線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論等數(shù)學(xué)知識，能獨(dú)立推導(dǎo)算法原理。 ?數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)?： 7.熟悉Hadoop/Spark/Hive等大數(shù)據(jù)處理工具，具備海量數(shù)據(jù)建模能力優(yōu)先。 ?8.加分項(xiàng)?：在頂級會議/期刊（如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等）發(fā)表過論文，或知名算法競賽（Kaggle、天池等）獲獎?wù)邇?yōu)先。 9.熟悉大語言模型（LLM）應(yīng)用開發(fā)、AutoML、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)者優(yōu)先。 ?10.邏輯清晰，具備優(yōu)秀的分析問題和解決問題能力。良好的溝通能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能適應(yīng)快節(jié)奏、高挑戰(zhàn)的工作環(huán)境。 11.對AI技術(shù)有強(qiáng)烈熱情，具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力和抗壓能力。