机器学习算法研发工程师

工作职责：
1.需求分析与建模转化：深入理解业务目标，将模糊的业务需求转化为清晰、可落地的机器学习建模任务。
2.数据清洗与特征构建：承担数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征抽取、特征加工与筛选工作，输出高质量训练数据集。
3.算法选型与模型训练：根据具体任务类型（如分类/回归/聚类/推荐/NLP/CV等），进行模型选择、结构设计、编码实现及优化迭代。
4.性能评估与调优：制定科学的评估策略（包括离线指标和A/B测试），定位模型短板，通过特征改进、算法调整、超参优化等方式持续提升效果。
5.模型上线与运维支持：配合工程团队完成模型部署，搭建监控体系，跟踪线上表现，及时应对模型性能下降或数据漂移情况。
6.跨团队协同：与产品、数据、研发等相关方高效协作，准确传递模型逻辑、输出结果及其业务价值。

任职要求：
1.学历背景：计算机科学、统计学、应用数学、人工智能或相关领域本科及以上学位。
2.编程与工具能力：精通Python；熟练运用主流机器学习框架（如scikit-learn,XGBoost/LightGBM/CatBoost,TensorFlow/PyTorch）；熟悉SQL及Pandas/NumPy进行数据操作。
3.算法理论基础：具备扎实的机器学习知识体系，掌握常用算法的工作原理、适用边界及实际应用场景（如线性模型、树模型、集成方法、神经网络基础等）。
4.分析与评估能力：具备出色的逻辑思维与复杂问题拆解能力；能够合理设计并解读模型评估方案。
5.自驱力与沟通能力：具有强烈的学习主动性与快速掌握新知识的能力；具备良好的表达与团队沟通技巧。