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1、負責機器學習（ML）、深度學習（DL）算法的研究、實現(xiàn)和調優(yōu)，應用于計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、推薦系統(tǒng)、語音識別等領域，針對業(yè)務場景（如廣告推薦、智能客服、醫(yī)療影像分析等）設計高效的AI解決方案； 2、構建和清洗大規(guī)模數(shù)據(jù)集，進行特征工程、數(shù)據(jù)增強等預處理工作，訓練和評估模型，優(yōu)化算法性能（如準確率、召回率、推理速度）； 3、工程落地：將算法模型部署到生產(chǎn)環(huán)境（如云端、邊緣設備），解決實時性、高并發(fā)等問題，與開發(fā)團隊協(xié)作，完成模型服務化（API、SDK封裝）和性能監(jiān)控； 4、跟蹤AI領域前沿技術（如大模型、AIGC、強化學習），探索業(yè)務結合點， 參與技術專利或論文撰寫（部分科研型企業(yè)要求）。

任職要求:

1、本科及以上學歷，計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學、電子工程等相關專業(yè)； 2、精通Python，熟悉C++/Java（高性能計算或嵌入式場景需C++）； 3、熟練掌握傳統(tǒng)機器學習算法（SVM、XGBoost、聚類等）和深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉CV/NLP等領域的經(jīng)典模型（如CNN、Transformer、BERT）。 4、了解模型部署工具（TensorRT、ONNX、OpenVINO），熟悉分布式訓練（Horovod、DDP）和模型壓縮（量化、剪枝、蒸餾）； 5、數(shù)學基礎：扎實的線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、優(yōu)化理論功底； 加分項： 6、領域經(jīng)驗： 有推薦系統(tǒng)、風控模型、自動駕駛、醫(yī)療AI等項目經(jīng)驗，熟悉大模型（LLM）微調、Prompt Engineering或AI Agent開發(fā)； 7、工具鏈：熟悉MLOps工具（MLflow、Kubeflow）、云平臺（AWS SageMaker、阿里云PAI），掌握CUDA編程、高性能計算（HPC）優(yōu)化。