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主要職責(zé) · 問題建模與算法設(shè)計(jì)： 深刻理解業(yè)務(wù)邏輯，將模糊的業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為清晰的、可量化的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。主導(dǎo)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效、創(chuàng)新的算法解決方案。 · 模型研發(fā)與迭代： 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（包括但不限于深度學(xué)習(xí)、樹模型、統(tǒng)計(jì)模型等）的研發(fā)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評(píng)估。持續(xù)跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界前沿進(jìn)展，推動(dòng)算法迭代升級(jí)。 · 數(shù)據(jù)處理與特征工程： 處理海量多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析和探索性分析。構(gòu)建高質(zhì)量、可解釋的特征體系，為模型效果打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 · 實(shí)驗(yàn)與效果評(píng)估： 設(shè)計(jì)和實(shí)施嚴(yán)謹(jǐn)?shù)碾x線評(píng)估與在線A/B測(cè)試，科學(xué)評(píng)估算法效果，分析模型收益，并能夠歸因效果變化，推動(dòng)算法落地。 · 技術(shù)沉淀與協(xié)作： 撰寫高質(zhì)量的技術(shù)文檔和論文專利，沉淀方法論。與數(shù)據(jù)工程師協(xié)作確保數(shù)據(jù) pipeline，與軟件/AI工程師協(xié)作推動(dòng)模型上線。 任職要求 · 教育背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、人工智能或相關(guān)領(lǐng)域的碩士及以上學(xué)歷（對(duì)優(yōu)秀的本科生可放寬），具備扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)。 · 工作經(jīng)驗(yàn)： 2年以上機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有完整的從0到1解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題的成功項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 · 核心技能： · 算法與理論： 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法（LR、GBDT、SVM等）和深度學(xué)習(xí)理論（CNN、RNN、Transformer等）有深刻理解，熟悉其適用場(chǎng)景與優(yōu)缺點(diǎn)。 · 編程與工具： 精通 Python， 熟練掌握 PyTorch/TensorFlow 等框架，熟練使用 Pandas, NumPy, Scikit-learn 等數(shù)據(jù)科學(xué)工具包。 · 數(shù)據(jù)處理能力： 出色的SQL編寫能力，熟悉Hive/Spark等大數(shù)據(jù)處理工具者優(yōu)先。 · 實(shí)驗(yàn)科學(xué)素養(yǎng)： 具備強(qiáng)烈的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意識(shí)和實(shí)驗(yàn)思維，熟悉假設(shè)檢驗(yàn)、評(píng)估指標(biāo)設(shè)計(jì)等。 · 溝通與邏輯： 優(yōu)秀的邏輯思維、溝通能力和業(yè)務(wù)理解能力，能夠清晰地闡述算法原理和價(jià)值。 · 加分項(xiàng)（請(qǐng)根據(jù)業(yè)務(wù)方向選擇）： · 搜索/推薦/廣告方向： 熟悉召回、排序、重排等技術(shù)棧，精通CTR/CVR預(yù)估、多目標(biāo)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推薦中的應(yīng)用。 · 自然語(yǔ)言處理方向： 在大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用、文本分類、信息抽取、對(duì)話系統(tǒng)等領(lǐng)域有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，熟悉Prompt工程、RAG、微調(diào)等技術(shù)。 · 計(jì)算機(jī)視覺方向： 在圖像分類、檢測(cè)、分割、生成（AIGC）等領(lǐng)域有深入研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)