模型算法工程师

一、岗位职责1.模型研发与优化
（1）负责机器学习、深度学习模型的设计、开发与实现，针对业务需求构建如分类、回归、聚类、序列预测等多种类型的算法模型，以解决复杂的实际问题，例如利用客户行为数据构建用户流失预警模型，精准预测潜在流失用户群体。
（2）深入研究模型架构与算法原理，持续优化模型性能，通过超参数调整、特征工程优化、模型压缩等手段，提升模型的准确率、召回率、F1 值等关键指标，确保模型在大规模数据和复杂场景下高效运行，满足业务的实时性需求。
2.数据分析与洞察挖掘
（1）收集、清洗、整理和分析海量业务数据，运用统计学方法与数据可视化技术，全方位剖析数据特征、分布及内在关联，为模型训练提供高质量的数据支持，并从中挖掘有价值的业务洞察，如发现数据中的波动规律，助力精准决策。
（2）基于数据分析结果，与跨部门团队紧密协作，包括销售、研发、交付等，深度理解业务痛点与目标，将数据洞察转化为可落地的算法解决方案，推动业务增长与创新，如协同产品团队优化推荐算法，提升用户产品交互体验与转化率。
3.前沿技术探索与应用
（1）跟踪机器学习、人工智能领域前沿技术发展趋势，如强化学习、生成对抗网络、迁移学习、图神经网络等，定期开展技术调研与可行性研究，结合公司业务特点，适时引入创新技术，为产品和服务赋能，打造技术竞争优势。
（2）参与公司内部的技术分享与交流活动，将个人研究成果与团队成员共享，促进整体技术水平提升，同时积极参与开源社区，与业界同行互动合作，拓宽技术视野，为公司引入外部先进技术理念与最佳实践。
4.模型部署与工程化落地
（1）负责将训练好的模型部署到生产环境，与后端工程师紧密配合，完成模型的接口开发、集成测试与上线部署工作，确保模型在实际业务系统中的稳定运行，实现算法价值从实验室到商业化应用的无缝转化。
（2）建立模型监控体系，实时跟踪模型在生产环境中的性能表现，及时发现并解决模型漂移、性能衰退等问题，通过自动化工具与流程优化，保障模型持续高效服务业务，满足业务快速迭代需求，如利用实时数据监控预警系统，确保推荐模型实时适配用户兴趣变化。
二、任职条件

1. 教育背景
（1）硕士及以上学历，计算机科学、数学、统计学、电子信息工程、自动化等相关专业；本科毕业生需具备3年以上相关工作经验且在算法领域有突出成果。
（2）扎实的数学基础，精通高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程内容，能够熟练运用数学知识进行算法推导与模型构建。
2. 专业技能
（1）熟练掌握 Python、R 等编程语言及其常用数据处理与分析库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，具备高效的数据处理与建模能力，能够独立完成复杂的数据挖掘与算法开发任务。
（2）深入理解机器学习、深度学习基本原理与算法，熟练掌握至少两种主流深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch 等，具备丰富的模型设计、训练、调优经验，能够基于框架灵活搭建各类神经网络模型解决实际问题。
（3）熟悉大数据处理技术，如 Hadoop、Spark 等，具备在分布式环境下处理大规模数据的能力，能够运用相关工具进行数据存储、计算与分析，为模型训练提供数据支撑。
（4）了解云计算技术，如AWS、Azure、阿里云等云平台服务，具备将模型部署到云端的实践经验，熟悉容器化技术（Docker、Kubernetes）者优先，能够实现模型的高效部署与弹性扩展。
3. 项目经验
（1）具有 3 - 5 年模型算法开发相关工作经验，参与过至少两个完整的数据驱动型项目，涵盖项目需求分析、数据收集与预处理、模型设计与训练、评估与优化、部署与维护等全流程，在实际项目中取得可量化的业务成果。
（2）具备特定领域的算法应用经验者优先，如计算机视觉领域（图像识别、目标检测、语义分割等）、自然语言处理领域（文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等）、推荐系统领域（个性化推荐、点击率预估等），能够针对不同业务场景快速选型并优化适配的算法模型。
4. 能力素质
（1）出色的逻辑思维与问题解决能力，面对复杂业务问题与技术挑战，能够迅速抽象问题本质，运用数据思维与算法知识提出创新性解决方案，并通过严谨的实验设计与数据分析验证方案有效性。
（2）良好的团队协作与沟通能力，在跨部门项目团队中能够与不同专业背景成员有效沟通，准确理解业务需求，清晰阐述技术方案与实现细节，推动项目顺利进展，具备较强的团队合作精神与责任心。
（3）较强的学习能力与自我驱动力，对新技术、新方法保持强烈的好奇心与求知欲，能够主动关注行业前沿动态，快速学习并掌握新知识，持续提升个人专业技能，适应快速变化的技术与业务环境。
（4）能够适应高强度的工作压力与灵活的工作安排，在项目紧急攻坚阶段具备加班加点保障项目按时交付的觉悟与体力，同时可适应一定频率的出差需求，前往异地分支机构或客户现场进行技术支持与项目对接，语言表达能力强。