我們正在尋找具備扎實(shí)算法功底、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富的AI算法工程師，加入核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)，參與公司AI產(chǎn)品與技術(shù)體系的研發(fā)與迭代。崗位聚焦深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、推薦算法、大模型應(yīng)用等核心方向，負(fù)責(zé)從算法方案設(shè)計(jì)、模型研發(fā)、訓(xùn)練優(yōu)化到工程落地、效果迭代的全流程工作，助力公司AI技術(shù)落地商業(yè)化場(chǎng)景，打造行業(yè)領(lǐng)先的AI產(chǎn)品與解決方案。
一、崗位職責(zé)
1、算法研發(fā)與模型設(shè)計(jì)：針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型微調(diào)與應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)/NLP/推薦系統(tǒng)等方向的算法選型、方案設(shè)計(jì)與模型搭建，攻克核心技術(shù)難點(diǎn)，保障算法效果與性能達(dá)標(biāo)；熟練運(yùn)用經(jīng)典算法與前沿AI技術(shù)，完成模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證與優(yōu)化迭代。
2、數(shù)據(jù)處理與特征工程：負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注、預(yù)處理與特征工程搭建，優(yōu)化數(shù)據(jù) pipeline，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型訓(xùn)練效率，解決數(shù)據(jù)稀疏、樣本不均衡、噪聲數(shù)據(jù)等常見(jiàn)問(wèn)題，為算法模型提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。
3、模型訓(xùn)練與性能優(yōu)化：獨(dú)立完成模型訓(xùn)練、調(diào)參、蒸餾、量化、剪枝等輕量化優(yōu)化工作，提升模型推理速度、準(zhǔn)確率、召回率等核心指標(biāo)，降低算力與存儲(chǔ)成本，適配線上生產(chǎn)環(huán)境的高并發(fā)、低延遲需求；跟蹤模型線上運(yùn)行效果，及時(shí)排查并解決模型漂移、效果衰退等問(wèn)題。
4、算法工程化與落地：配合后端、前端、工程開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，完成算法模型的工程化封裝、接口開(kāi)發(fā)與部署上線，實(shí)現(xiàn)算法到產(chǎn)品的高效落地；參與算法服務(wù)的性能監(jiān)控、穩(wěn)定性維護(hù)，保障線上算法服務(wù)7*24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行。
5、技術(shù)調(diào)研與創(chuàng)新：持續(xù)跟蹤國(guó)內(nèi)外AI領(lǐng)域前沿技術(shù)、頂會(huì)論文與行業(yè)解決方案，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景完成技術(shù)預(yù)研與落地驗(yàn)證，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)迭代與創(chuàng)新，沉淀算法技術(shù)文檔、通用組件與最佳實(shí)踐，提升團(tuán)隊(duì)整體研發(fā)效率。
6、跨部門(mén)協(xié)作：對(duì)接產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)等部門(mén)，精準(zhǔn)理解業(yè)務(wù)需求，輸出專(zhuān)業(yè)算法方案，協(xié)同完成項(xiàng)目落地與效果復(fù)盤(pán)，持續(xù)優(yōu)化AI產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值。
二、任職要求
（一）基礎(chǔ)硬性要求
1、學(xué)歷背景：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子信息、自動(dòng)化等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，3年及以上AI算法相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；優(yōu)秀應(yīng)屆生（碩士/博士）可放寬經(jīng)驗(yàn)要求，需具備扎實(shí)的算法理論基礎(chǔ)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
2、專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)：精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)核心理論，熟練掌握線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)值計(jì)算等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，具備扎實(shí)的算法推導(dǎo)與問(wèn)題分析能力。
3、技術(shù)棧要求：熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow/MXNet，優(yōu)先PyTorch），熟練使用Python進(jìn)行算法研發(fā)，掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn等數(shù)據(jù)處理工具；了解C++/Java者優(yōu)先。
4、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)：具備完整的AI項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、推薦算法、大模型應(yīng)用、異常檢測(cè)、圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等任一方向的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目經(jīng)歷，能夠獨(dú)立負(fù)責(zé)算法模塊研發(fā)。
（二）進(jìn)階能力要求（優(yōu)先錄用）
1、有大模型微調(diào)（LoRA/全量微調(diào)）、提示詞工程、RAG檢索增強(qiáng)生成、多模態(tài)模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、有算法工程化、模型部署（TensorRT/ONNX/Triton）、云端/邊緣端模型部署實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、有知名AI企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)大廠算法團(tuán)隊(duì)工作經(jīng)驗(yàn)，或頂會(huì)（CVPR/ICML/NeurIPS/ACL等）論文發(fā)表者優(yōu)先。
4、熟悉分布式訓(xùn)練、GPU加速、模型輕量化優(yōu)化，處理過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)集者優(yōu)先。
5、具備良好的代碼規(guī)范、文檔撰寫(xiě)能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，善于解決復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題，抗壓能力強(qiáng)。