AI算法工程师

我们正在寻找具备扎实算法功底、实战经验丰富的AI算法工程师，加入核心技术团队，参与公司AI产品与技术体系的研发与迭代。岗位聚焦深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐算法、大模型应用等核心方向，负责从算法方案设计、模型研发、训练优化到工程落地、效果迭代的全流程工作，助力公司AI技术落地商业化场景，打造行业领先的AI产品与解决方案。
一、岗位职责
1、算法研发与模型设计：针对业务场景需求，负责机器学习、深度学习、大模型微调与应用、计算机视觉/NLP/推荐系统等方向的算法选型、方案设计与模型搭建，攻克核心技术难点，保障算法效果与性能达标；熟练运用经典算法与前沿AI技术，完成模型的训练、验证与优化迭代。
2、数据处理与特征工程：负责业务数据的采集、清洗、标注、预处理与特征工程搭建，优化数据 pipeline，提升数据质量与模型训练效率，解决数据稀疏、样本不均衡、噪声数据等常见问题，为算法模型提供高质量数据支撑。
3、模型训练与性能优化：独立完成模型训练、调参、蒸馏、量化、剪枝等轻量化优化工作，提升模型推理速度、准确率、召回率等核心指标，降低算力与存储成本，适配线上生产环境的高并发、低延迟需求；跟踪模型线上运行效果，及时排查并解决模型漂移、效果衰退等问题。
4、算法工程化与落地：配合后端、前端、工程开发团队，完成算法模型的工程化封装、接口开发与部署上线，实现算法到产品的高效落地；参与算法服务的性能监控、稳定性维护，保障线上算法服务7*24小时稳定运行。
5、技术调研与创新：持续跟踪国内外AI领域前沿技术、顶会论文与行业解决方案，结合业务场景完成技术预研与落地验证，推动团队技术迭代与创新，沉淀算法技术文档、通用组件与最佳实践，提升团队整体研发效率。
6、跨部门协作：对接产品、业务、数据等部门，精准理解业务需求，输出专业算法方案，协同完成项目落地与效果复盘，持续优化AI产品的用户体验与商业价值。
二、任职要求
（一）基础硬性要求
1、学历背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、数学、统计学、电子信息、自动化等相关专业，3年及以上AI算法相关工作经验；优秀应届生（硕士/博士）可放宽经验要求，需具备扎实的算法理论基础与项目实战经验。
2、专业基础：精通机器学习、深度学习核心理论，熟练掌握线性代数、概率论与数理统计、数值计算等数学基础知识，具备扎实的算法推导与问题分析能力。
3、技术栈要求：熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MXNet，优先PyTorch），熟练使用Python进行算法研发，掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn等数据处理工具；了解C++/Java者优先。
4、实战经验：具备完整的AI项目落地经验，有计算机视觉、自然语言处理、推荐算法、大模型应用、异常检测、图像识别、语音处理等任一方向的实战项目经历，能够独立负责算法模块研发。
（二）进阶能力要求（优先录用）
1、有大模型微调（LoRA/全量微调）、提示词工程、RAG检索增强生成、多模态模型研发经验者优先。
2、有算法工程化、模型部署（TensorRT/ONNX/Triton）、云端/边缘端模型部署实战经验者优先。
3、有知名AI企业、互联网大厂算法团队工作经验，或顶会（CVPR/ICML/NeurIPS/ACL等）论文发表者优先。
4、熟悉分布式训练、GPU加速、模型轻量化优化，处理过大规模数据集者优先。
5、具备良好的代码规范、文档撰写能力与团队协作意识，善于解决复杂技术问题，抗压能力强。