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一、崗位職責(zé)

1. 算法設(shè)計(jì)與研發(fā)：針對業(yè)務(wù)場景，負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法的調(diào)研、設(shè)計(jì)與迭代，主導(dǎo)核心模塊（如召回策略優(yōu)化、大模型微調(diào)、目標(biāo)檢測模型輕量化）的技術(shù)方案落地。
2. 數(shù)據(jù)與特征工程：牽頭數(shù)據(jù)需求梳理，設(shè)計(jì)高效特征體系（含實(shí)時(shí)特征、離線特征），使用Spark/Hive處理TB級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過特征篩選、交叉、embedding優(yōu)化，提升模型效果（如推薦CTR提升10%+、檢測準(zhǔn)確率達(dá)99.5%+）。
3. 模型落地與優(yōu)化：負(fù)責(zé)模型全生命周期管理，包括訓(xùn)練調(diào)優(yōu)（超參數(shù)搜索、正則化策略）、推理加速（TensorRT量化、ONNX Runtime部署）、線上監(jiān)控（性能指標(biāo)、效果衰減預(yù)警），解決落地中“訓(xùn)練效果與線上性能不匹配”“模型迭代周期長”等核心問題。
4. 技術(shù)沉淀與團(tuán)隊(duì)協(xié)作：輸出算法技術(shù)文檔（含方案設(shè)計(jì)、復(fù)現(xiàn)手冊），參與內(nèi)部算法知識庫搭建；與產(chǎn)品、工程、測試團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，明確技術(shù)邊界與交付標(biāo)準(zhǔn)，推動跨部門項(xiàng)目（如“雙11推薦系統(tǒng)迭代”“工業(yè)質(zhì)檢AI產(chǎn)品上線”）按期落地。
5. 前沿技術(shù)探索：跟蹤AI領(lǐng)域最新進(jìn)展（如多模態(tài)大模型、RLHF、擴(kuò)散模型），每季度完成1次前沿技術(shù)調(diào)研報(bào)告，推動技術(shù)轉(zhuǎn)化（如將“大模型Agent框架”應(yīng)用于企業(yè)文檔問答產(chǎn)品，提升用戶問答準(zhǔn)確率30%+）。

二、任職要求

（一）基礎(chǔ)要求

1. 學(xué)歷與專業(yè)：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、自動化相關(guān)專業(yè)；碩士學(xué)歷或985/211院校本科優(yōu)先，有Kaggle/T天池Top10%、ACM-ICPC區(qū)域賽獲獎(jiǎng)經(jīng)歷者可放寬學(xué)歷要求。
2. 工作經(jīng)驗(yàn)：1-5年AI算法實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，其中：
- 推薦方向：需有“用戶行為預(yù)測、個(gè)性化排序、冷啟動策略”相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
- NLP方向：需有“文本分類、信息抽取、大模型微調(diào)（如LLaMA/GLM）”項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
- CV方向：需有“目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像質(zhì)量增強(qiáng)”項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
（應(yīng)屆生需具備2段及以上AI算法相關(guān)實(shí)習(xí)經(jīng)歷，且實(shí)習(xí)期間獨(dú)立負(fù)責(zé)過子模塊開發(fā)）。

（二）核心技術(shù)能力

1. 編程與工具棧：
- 精通Python（熟練使用NumPy、Pandas、Scikit-learn），掌握C++/CUDA（能獨(dú)立編寫簡單算子優(yōu)化代碼）；
- 熟練使用深度學(xué)習(xí)框架：推薦/PyTorch 2.0+、TensorFlow 2.x，能獨(dú)立搭建復(fù)雜模型（如Transformer變體、多任務(wù)學(xué)習(xí)框架）；
- 數(shù)據(jù)處理與工程工具：熟練使用SQL（Hive/SparkSQL），了解Hadoop/Spark分布式計(jì)算，會用LabelStudio進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注者優(yōu)先。
2. 算法理論與應(yīng)用：
- 通用能力：扎實(shí)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法（邏輯回歸、XGBoost、隨機(jī)森林）、深度學(xué)習(xí)核心原理（反向傳播、BatchNorm、注意力機(jī)制），能清晰解釋“過擬合解決方案”“梯度消失原因”等關(guān)鍵問題；
- 方向?qū)ｍ?xiàng)能力：
- 推薦方向：精通協(xié)同過濾、FM/FFM、DeepFM、DIN/DCN等算法，了解推薦系統(tǒng)工程架構(gòu)（如召回-排序-重排鏈路）；
- NLP方向：精通BERT/Transformer原理，熟悉文本表示方法（Word2Vec、BERT Embedding），有大模型Prompt Engineering、RLHF實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
- CV方向：精通CNN原理，熟悉YOLOv8、Faster R-CNN、U-Net等模型，有模型壓縮（剪枝、蒸餾）、端側(cè)部署（TensorRT、MNN）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力：能獨(dú)立主導(dǎo)中小型算法項(xiàng)目（周期1-3個(gè)月），具備“從業(yè)務(wù)需求拆解算法問題→設(shè)計(jì)方案→落地驗(yàn)證→迭代優(yōu)化”的全流程能力，面試時(shí)需提供1-2個(gè)過往項(xiàng)目的代碼鏈接（GitHub/GitLab） 或技術(shù)復(fù)盤報(bào)告。

（三）軟技能要求

1. 問題解決能力：面對“數(shù)據(jù)稀疏”“模型效果不達(dá)預(yù)期”等問題時(shí)，能快速定位根因（如特征缺失、模型假設(shè)不符），并提出2種以上可行解決方案；
2. 溝通表達(dá)能力：能將復(fù)雜算法邏輯轉(zhuǎn)化為非技術(shù)人員易懂的語言，清晰輸出《算法方案說明書》《項(xiàng)目進(jìn)度報(bào)告》；
3. 自驅(qū)力與學(xué)習(xí)能力：每月至少閱讀2篇AI頂會論文（如NeurIPS、ICML、CVPR），并能總結(jié)技術(shù)要點(diǎn)，主動嘗試將前沿技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)。