崗位職責(zé)
1. AI模型開發(fā)與優(yōu)化:
參與機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型(如分類、回歸、目標(biāo)檢測、NLP等)的需求分析、方案設(shè)計與開發(fā)實現(xiàn);
基于業(yè)務(wù)場景(如用戶畫像、風(fēng)險預(yù)測、圖像識別等)優(yōu)化模型性能(準(zhǔn)確率、召回率、推理速度等),推動模型落地應(yīng)用;
參與數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征工程、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及效果驗證的全流程工作。
2. 數(shù)據(jù)處理與分析:
負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像、日志等)的清洗、整合、存儲與分析,輸出高質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn);
設(shè)計并實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理流程(ETL、特征提取、數(shù)據(jù)增強等),支持AI模型訓(xùn)練與業(yè)務(wù)決策;
運用統(tǒng)計分析、可視化工具(挖掘數(shù)據(jù)價值,為業(yè)務(wù)提供洞察。
3. 技術(shù)協(xié)作與迭代:
與產(chǎn)品、運營、測試等團隊協(xié)作,推動技術(shù)方案落地,解決業(yè)務(wù)中的技術(shù)問題;
跟蹤AI與數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的前沿技術(shù)(如大模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),探索創(chuàng)新應(yīng)用場景。
任職要求:
1、本科及以上學(xué)歷,軟件工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)科班出身;
2、1年以上Python開發(fā)經(jīng)驗,有AI模型開發(fā)或數(shù)據(jù)處理項目實戰(zhàn)經(jīng)驗者優(yōu)先;
具備優(yōu)秀的邏輯思維與問題解決能力,能獨立承擔(dān)技術(shù)方案設(shè)計與落地。
3、精通Python語法及常用庫(NumPy、Pandas、Scikit-learn),熟悉函數(shù)式編程、面向?qū)ο笤O(shè)計;
4、掌握經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法(如SVM、隨機森林、XGBoost),熟悉深度學(xué)習(xí)框架(TensorFlow/PyTorch),有模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及部署經(jīng)驗;
5、熟練使用SQL(復(fù)雜查詢、窗口函數(shù))、Hive/Spark進行大數(shù)據(jù)處理,熟悉數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)可視化工具;
6、了解Linux環(huán)境開發(fā)、Git協(xié)作流程,熟悉Docker/K8s容器化部署者優(yōu)先。
7、具備良好的溝通能力與團隊協(xié)作意識,能高效對接業(yè)務(wù)需求;
8、對技術(shù)有熱情,持續(xù)學(xué)習(xí)能力強,能適應(yīng)快速迭代的工作節(jié)奏。