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崗位職責(zé)： 負(fù)責(zé)機器學(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)計并實現(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； 與項目經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師、前端開發(fā)等團隊協(xié)作，推動AI項目的落地； 編寫技術(shù)文檔，分享技術(shù)經(jīng)驗，提升團隊整體技術(shù)水平。 任職要求： 1. 學(xué)歷要求： 本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(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）； 機器學(xué)習(xí)：熟悉常見的機器學(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. 項目經(jīng)驗： 有實際的機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗，能夠獨立完成從數(shù)據(jù)到模型的完整流程； 有計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、推薦系統(tǒng)、強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域經(jīng)驗者優(yōu)先； 有Kaggle比賽經(jīng)驗或開源項目貢獻者優(yōu)先。 4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)： 扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(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隊協(xié)作精神； 具備較強的學(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： 熟悉強化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、Transformer等前沿技術(shù)者優(yōu)先； 有云計算平臺（如AWS、Google Cloud、Azure）使用經(jīng)驗者優(yōu)先； 有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗（如Hadoop、Spark）者優(yōu)先；