設(shè)計(jì)并優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如推薦系統(tǒng)、用戶畫像），解決過擬合、泛化能力差等問題?
開發(fā)生產(chǎn)級AI服務(wù)，包括模型部署（TensorRT/ONNX）、性能調(diào)優(yōu)及數(shù)據(jù)管道搭建
在工業(yè)、化工、自動化等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)場景落地，如風(fēng)險預(yù)測、影像分析?、故障診斷、時序預(yù)測。
?技能要求?
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí)（線性代數(shù)、概率論），熟悉協(xié)同過濾、YOLO等算法?
掌握特征工程、超參數(shù)優(yōu)化及A/B測試方法
1.參與業(yè)務(wù)需求梳理、業(yè)務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)資源梳理等工作，能提供具體問題的解決方案;
2.基于業(yè)務(wù)需求，負(fù)責(zé)算法規(guī)劃、算法設(shè)計(jì)，跟蹤并解決算法落地研發(fā)過程中的問題，
3.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)時序預(yù)測模型，并進(jìn)行算法調(diào)優(yōu)及工程化相關(guān)的工作;
4.負(fù)責(zé)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)多輸入多輸出場景的時序建模、模型調(diào)優(yōu)、評估。