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主要職責(zé)
1、模型構(gòu)建與部署——構(gòu)建并部署AI機(jī)器學(xué)習(xí)模型，支持業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地（如推薦系統(tǒng)、風(fēng)控模型、NLP等）。
2、數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化——參與數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型調(diào)優(yōu)，提升算法性能與泛化能力。
3、全流程開(kāi)發(fā)協(xié)作——協(xié)同數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、研發(fā)團(tuán)隊(duì)，完成算法從實(shí)驗(yàn)到上線的全流程開(kāi)發(fā)。
學(xué)歷要求
1、專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
2、學(xué)歷：碩士及以上學(xué)歷。
能力要求
1、核心算法能力——熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow）。了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)、決策模型等前沿技術(shù)。
2、數(shù)據(jù)處理與分析能力——精通數(shù)據(jù)清洗、特征選擇與優(yōu)化方法。熟悉SQL及大數(shù)據(jù)工具（如Spark、Hadoop、Pandas）。
3、業(yè)務(wù)理解與溝通能力——能將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，并具備良好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。