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AI 算法工程师招聘要求
一、学历与专业
硕士及以上学历,计算机科学、数学、统计学、电子工程、自动化等相关专业优先。
具备扎实的数学基础,对线性代数、概率论、数理统计、最优化方法等课程有深入理解。
二、专业技能
(一)机器学习
精通常见的机器学习算法,如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K 近邻、逻辑回归、神经网络(包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及其变体 LSTM、GRU 等)、随机森林、梯度提升树等,能理解算法原理并熟练应用。
熟练掌握机器学习模型的训练、调优、评估方法,包括交叉验证、准确率、召回率、F1 值、均方误差等指标的计算与应用,能够根据实际业务场景选择合适的模型和评估指标。
熟悉数据预处理流程,包括数据清洗、特征工程(特征提取、特征选择、特征缩放等),能有效处理缺失值、异常值,提升数据质量以优化模型性能。
掌握模型部署相关知识,如将训练好的模型转化为可在生产环境中运行的服务,了解模型压缩、量化等技术以提高模型运行效率。
(二)深度学习框架
熟练掌握至少一种主流深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch,能够使用框架搭建、训练和优化深度学习模型,熟悉框架的底层原理和运行机制者优先。
能够根据项目需求灵活运用框架中的各种工具和模块,如数据加载、模型构建、损失函数定义、优化器选择等,具备自定义层和模型的开发能力。
(三)自然语言处理(若岗位有相关侧重)
了解自然语言处理的基本任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等,熟悉相关算法和技术,如词向量模型(Word2Vec、GloVe 等)、Transformer 架构及其变体(BERT、GPT 等)。
能够处理自然语言数据,包括文本分词、词性标注、句法分析等预处理操作,以及利用深度学习模型进行自然语言处理任务的开发和优化。
(四)计算机视觉(若岗位有相关侧重)
熟悉计算机视觉的常见任务,如图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等,掌握相关的经典算法和模型,如 AlexNet、VGG、ResNet、YOLO 系列、Faster R-CNN 等。
具备图像数据处理和增强的能力,能够对图像进行裁剪、缩放、旋转、滤波等操作,以扩充数据集并提升模型的泛化能力。
(五)数据处理与分析
熟练掌握 Python 编程语言,具备良好的编程习惯和代码规范,能够使用 Python 进行数据处理、算法实现和模型开发。
熟悉常用的数据处理和分析库,如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等,能够进行数据的读取、清洗、分析和可视化展示,从数据中提取有价值的信息和洞察。
具备数据库操作能力,熟悉 SQL 语言,能够进行数据的存储、查询和管理,从数据库中获取算法训练所需的数据。
三、项目经验
具有丰富的 AI 算法项目实践经验,至少参与过 2 个以上完整的 AI 项目开发,能够独立承担项目中的算法设计、模型训练和优化等工作。
在过往项目中,能够解决实际的业务问题,取得显著的成果,如提升模型准确率、降低计算资源消耗、提高系统运行效率等,有相关项目案例和数据支撑者优先。
了解 AI 项目的开发流程,包括需求分析、方案设计、算法选型、模型训练、测试验证、部署上线等环节,能够与团队成员协作完成项目目标。
四、能力素养
具备较强的问题解决能力,能够在面对复杂的算法问题和实际业务场景时,迅速分析问题,提出有效的解决方案,并通过实验和调试验证方案的可行性。
拥有良好的学习能力和自我驱动力,能够快速掌握新的算法、技术和工具,紧跟 AI 领域的前沿发展动态,不断提升自己的专业水平。
具备优秀的团队协作精神,能够与不同专业背景的团队成员(如软件工程师、产品经理、数据分析师等)进行有效的沟通和协作,共同推进项目的进展。
具有较强的逻辑思维能力和创新意识,能够对现有算法和模型进行优化和创新,提出新的解决方案和思路,以满足业务发展的需求。
良好的英语读写能力,能够阅读和理解英文文献、技术文档,跟踪国际前沿的 AI 研究成果。
五、加分项
在国际知名的 AI 竞赛(如 Kaggle、天池等)中取得优异成绩者优先。
发表过高质量的 AI 相关学术论文或拥有相关专利者优先。
具有云计算平台(如 AWS、Azure、阿里云等)的使用经验,能够在云端进行大规模数据处理和模型训练者优先。
熟悉分布式计算和并行计算技术,能够利用多 GPU 或集群进行模型训练加速者优先。
工作地点
上海市-浦东新区-上海浦东新区金新路58号
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