算法/工程方向
岗位职责:
参与企业级 AI 产品的算法设计、模型开发与工程化落地;
负责数据预处理、特征工程、模型训练、调优及部署全流程,保障模型的准确性、稳定性与高效性;
结合业务场景优化 AI 模型性能,解决实际应用中的技术难点(如数据稀疏、模型推理延迟、部署兼容性等);
与产品、后端、测试团队协作,将 AI 能力集成至业务系统,推动技术方案落地与效果迭代;
跟踪 AI 领域前沿技术(大模型应用、联邦学习、边缘计算等),引入适配企业业务的创新方案,提升产品核心竞争力;
参与技术文档编写、知识分享,沉淀 AI 开发流程与最佳实践,助力团队技术能力提升。
任职要求:
(一)核心技能要求
本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业,3 年以上 AI 开发相关工作经验;
精通至少一种深度学习框架(TensorFlow/PyTorch/MXNet),熟练掌握机器学习基础算法(决策树、随机森林、SVM 等)与深度学习模型(CNN、RNN、Transformer 等);
具备扎实的编程功底,熟练使用 Python/C++/Java 等至少一种编程语言,熟悉数据结构与算法设计;
掌握数据处理工具(Pandas、NumPy、Spark),具备海量数据处理与特征工程实战经验;
有 AI 模型工程化落地经验,熟悉模型部署工具(TensorRT、ONNX、TorchServe)及云原生部署方案(Docker、K8s)优先;
具备特定领域经验者优先:NLP(文本分类、问答系统、大模型微调)、CV(图像识别、目标检测、语义分割)、推荐系统、数据分析挖掘等。
(二)综合素质要求
具备较强的技术难题解决能力,能独立主导复杂 AI 项目的核心模块开发;
良好的跨团队协作意识,能与产品、工程团队高效沟通,对齐技术与业务目标;
主动学习新技术,对 AI 领域前沿趋势敏感,具备创新思维与落地执行力;
责任心强,注重代码质量与交付效率,能承受一定项目压力;
具备清晰的技术文档撰写能力,乐于分享技术经验,助力团队成长。
四、加分项
有开源 AI 项目贡献者或个人技术博客 / 论文发表者;
参与过大型企业级 AI 产品从 0 到 1 搭建经验者;
具备大模型(GPT、LLaMA、文心一言等)微调、插件开发或应用落地经验;
拥有相关技术认证(如 AWS Certified Machine Learning、Google Professional Machine Learning Engineer)。