算法工程师

1. 参与公司AI算法项目全流程研发，深耕机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉、数据挖掘、推荐算法等核心技术方向，负责算法方案设计、选型与落地推进，助力技术成果高效转化。 2. 负责AI模型研发、训练与迭代优化，完成模型训练、验证、调参及性能评估，针对模型准确率、泛化性、推理效率等关键指标持续优化，解决过拟合、欠拟合、梯度异常等模型训练问题。 3. 负责算法研发全链路数据处理工作，包含数据集采集、清洗、标注、预处理与特征工程，搭建标准化、高质量训练测试数据集，严格保障数据合规性与完整性，为模型研发提供可靠数据支撑。 4. 持续跟踪AI领域前沿技术、顶会论文与优质开源项目，重点调研大模型、多模态算法、AI Agent等新兴方向，开展技术预研与可行性分析，输出专业研究报告，为团队技术规划与迭代提供决策参考。 5. 负责算法相关代码开发、单元测试与技术文档撰写，规范研发流程，配合团队完成算法模块集成、调试与部署，保障项目按时高质量交付。 6. 积极参与团队技术研讨、项目复盘与经验沉淀，主动学习AI专业知识，协助资深工程师完成实验设计、测试执行与结果分析，持续提升算法实战能力。

1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数据科学、数学、统计学、自动化、电子信息等相关专业，具备扎实的理工科基础。 2. 掌握机器学习与深度学习核心理论，熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、神经网络、CNN、RNN、Transformer等经典算法，理解其适用场景与优缺点。 3. 熟练使用Python编程，掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/Keras优先），具备良好的数据结构与算法基础及规范编码习惯。 4. 有AI相关课程设计、毕业设计、科研项目或竞赛经历者优先，有大模型微调、模型复现、算法落地等实战经验者优先。 5. 学习能力强，逻辑思维清晰，对AI算法有浓厚兴趣；具备良好的问题分析与解决能力，工作严谨主动，拥有优秀的团队协作与沟通表达能力。 6. 具备英文文献阅读能力，可独立研读领域顶会论文；了解数据安全与隐私保护相关要求，职业记录良好，愿意长期深耕AI算法方向。