算法工程师

1.负责人工智能相关算法的研究、设计、开发与优化，包括但不限于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等方向。
2.根据业务需求，进行数据收集、清洗、特征工程，并构建高效的AI模型。
3.进行模型的训练、调优、验证和部署上线，持续监控模型效果并进行迭代优化。
4.跟踪国内外前沿AI技术发展，探索新技术在公司产品和业务场景中的应用与落地。
5.编写高质量的技术文档，参与技术方案评审，指导初级工程师。
6.与产品经理、后端开发、数据团队等紧密协作，推动AI能力的产品化和商业化。
任职要求：

学历与专业：
1.计算机科学、人工智能、数学、统计学、电子工程或相关专业硕士及以上学历（特别优秀者可放宽至本科）。
核心技能：
2.扎实的理论基础：深入理解机器学习、深度学习的核心算法原理（如CNN,RNN,Transformer,GAN,强化学习等）。
3.精通编程语言：熟练掌握Python，熟悉C++或Java者优先。
4.主流框架经验：精通至少一种深度学习框架，如TensorFlow,PyTorch,Keras等，并有实际项目开发经验。
5.数据处理能力：熟练使用Pandas,NumPy,Scikit-learn等数据处理和分析库。
6.工程实践能力：具备将算法模型部署到生产环境的经验，了解模型服务化（ModelServing）、Docker、Kubernetes等技术者优先。
7.大数据技术：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架者优先。
项目经验：
1.具备2年以上AI算法研发或应用落地经验。
2.有以下任一领域成功项目经验者优先：
（1）计算机视觉（图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等）
（2）自然语言处理（文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、大模型应用等）
（3）推荐系统（协同过滤、深度推荐模型等）
（4）语音处理（ASR,TTS）
（5）时间序列预测、异常检测等
软性素质：
1.具备强烈的求知欲和创新能力，对AI技术有浓厚兴趣。
2.优秀的逻辑思维、问题分析和解决能力。
3.良好的沟通表达能力和团队协作精神。
4.工作积极主动，责任心强，能承受一定的工作压力。
加分项：

1.在顶级会议（如NeurIPS,ICML,CVPR,ACL,ICLR等）发表过论文。
2.拥有大型互联网公司AI平台或实验室工作经验。
3.参与过知名开源AI项目或拥有GitHub高质量项目。
4.具备大规模分布式模型训练经验。
5.有LLM（大语言模型）微调、应用或RAG（检索增强生成）项目经验。