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關(guān)鍵職責(zé)描述：
1 負(fù)責(zé)教育內(nèi)容、學(xué)習(xí)資源、課程、練習(xí)題目等推薦系統(tǒng)的核心算法研發(fā)、實現(xiàn)與部署
2 負(fù)責(zé)機器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)模型、算法的設(shè)計、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評估。
3 探索和應(yīng)用前沿算法（如相似算法、NLP、CV、時間序列分析、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）解決教育領(lǐng)域的實際問題
4 有能力將算法模型從原型高效、穩(wěn)定地落地到生產(chǎn)環(huán)境，與工程團隊緊密協(xié)作完成模型服務(wù)化
5 根據(jù)需要完成領(lǐng)導(dǎo)安排的其他工作
任職資格：
1 學(xué)歷要求 計算機科學(xué)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
2 工作經(jīng)驗 3年以上算法工程師或相關(guān)職位經(jīng)驗，有獨立負(fù)責(zé)并成功交付機器學(xué)習(xí)/推薦系統(tǒng)項目的完整經(jīng)驗（從問題定義、數(shù)據(jù)探索、模型開發(fā)、評估到上線迭代）
3 知識技能 精通數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、微積分）；熟練使用 Python，精通至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch、TensorFlow，熟悉 NLP 工具庫，如 Hugging Face Transformers、spaCy。深入理解常見的機器學(xué)習(xí)（LR, SVM, GBDT, 聚類等）和深度學(xué)習(xí)（CNN, RNN/LSTM, Transformer等）算法原理，并有實際項目應(yīng)用經(jīng)驗；熟悉推薦系統(tǒng)常見算法（協(xié)同過濾、矩陣分解、基于內(nèi)容、深度學(xué)習(xí)推薦模型等）和評估指標(biāo)，有實際推薦系統(tǒng)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
4 素質(zhì)要求 良好的溝通、團隊合作和組織協(xié)調(diào)能力；較強的責(zé)任心，學(xué)習(xí)能力和一定的抗壓能力；躬身入局，以身作則；具有主動學(xué)習(xí)和創(chuàng)新精神
工作時間：早八點半晚六點，周末雙休