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崗位職責 ?1、算法開發(fā)與優(yōu)化?： 負責機器學習/深度學習模型的開發(fā)、訓練、調優(yōu)及部署，解決業(yè)務場景中的實際問題（如：圖像識別、文本分析、預測模型等）。 針對性能瓶頸（如精度、速度、資源占用）提出優(yōu)化方案，例如模型輕量化、分布式訓練、硬件加速等。 ?2、數(shù)據(jù)處理與工程化?： 構建高效的數(shù)據(jù)處理Pipeline，完成數(shù)據(jù)清洗、特征工程、標注工具開發(fā)等工作。 參與算法服務端/邊緣端的工程化落地，與前后端團隊協(xié)作完成API接口封裝或SDK集成。 ?3、技術研究與創(chuàng)新?： 跟蹤學術界與工業(yè)界最新技術動態(tài)（如大模型、多模態(tài)、AutoML），探索技術落地可能性。 撰寫技術文檔、專利及論文，推動團隊技術沉淀。 任職要求? ?基礎能力?： 學歷：計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學、電子工程等相關專業(yè)本科及以上學歷。 編程：精通Python，熟悉至少一種深度學習框架（PyTorch/TensorFlow/Keras）。 算法：扎實的機器學習理論基礎（如分類、回歸、聚類、強化學習），熟悉常見模型（CNN/RNN/Transformer）的原理與實現(xiàn)。 ?項目經(jīng)驗?： 有1年以上AI項目開發(fā)經(jīng)驗（應屆生可放寬至競賽/科研項目），具備完整模型開發(fā)到部署的實戰(zhàn)能力。 熟悉以下至少一個領域： ?CV方向?：目標檢測、圖像分割、OCR、視頻分析等； ?NLP方向?：文本分類、實體識別、語義理解、對話系統(tǒng)等； ?其他?：推薦系統(tǒng)、時間序列預測、異常檢測等。 ?工具與工程化?： 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git、Docker等工具； 了解分布式訓練框架（Horovod）、模型壓縮（量化/剪枝）或邊緣推理引擎（TensorRT/OpenVINO）者優(yōu)先； 有云平臺（AWS/Azure/阿里云）AI服務部署經(jīng)驗者加分。 ?軟性要求?： 邏輯清晰，具備獨立解決問題和學習新技術的能力； 良好的團隊協(xié)作意識，能與產(chǎn)品、測試團隊高效溝通。 注：加分項? 在Kaggle、天池等競賽中取得Top 10%成績，或有ACM/數(shù)學建模競賽獲獎經(jīng)歷； 在頂會（CVPR/ICML/NeurIPS等）或知名期刊發(fā)表過論文； 熟悉大模型（如LLaMA、GPT）微調、LangChain應用開發(fā)； 掌握C++/Java等語言，具備高性能計算或嵌入式開發(fā)經(jīng)驗。