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崗位職責(zé)：
負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、訓(xùn)練、優(yōu)化和部署；
參與數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇與調(diào)優(yōu)；
針對業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的AI算法解決方案；
跟蹤人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，探索新技術(shù)在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用；
與項(xiàng)目經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師、前端開發(fā)等團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動AI項(xiàng)目的落地；
編寫技術(shù)文檔，分享技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。
任職要求：
1. 學(xué)歷要求：
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)；
尤其是在人工智能領(lǐng)域有研究經(jīng)驗(yàn)者。
2. 技術(shù)能力：
編程語言：精通Python，熟悉常用的Python庫（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）；
機(jī)器學(xué)習(xí)：熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如線性回歸、決策樹、SVM、聚類、降維等），并能夠靈活應(yīng)用；
深度學(xué)習(xí)：熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等），掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN、RNN、LSTM等模型；
數(shù)據(jù)處理：熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)；
模型優(yōu)化：了解模型調(diào)參、超參數(shù)優(yōu)化、模型評估等方法；
工具與框架：熟悉Jupyter Notebook、Anaconda等開發(fā)環(huán)境；
分布式訓(xùn)練：了解分布式訓(xùn)練框架（如Horovod）者優(yōu)先；
部署能力：熟悉模型部署工具（如TensorFlow Serving、Flask、Docker）者優(yōu)先。
3. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
有實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)到模型的完整流程；
有計(jì)算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、推薦系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
有Kaggle比賽經(jīng)驗(yàn)或開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先。
4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：
扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、微積分等；
熟悉優(yōu)化算法（如梯度下降、牛頓法等）者優(yōu)先。
5. 軟技能：
具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神；
具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和解決問題的能力；
具備良好的文檔編寫習(xí)慣和技術(shù)分享意識。
6. 加分項(xiàng)：
熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、Transformer等前沿技術(shù)者優(yōu)先；
有云計(jì)算平臺（如AWS、Google Cloud、Azure）使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)（如Hadoop、Spark）者優(yōu)先；