AI算法與應用開發工程師

崗位職責：
1、算法開發：開展AI算法與技術的研究與創新，運用人工智能方法解決實際業務場景中的問題，涵蓋圖像識別、自然語言處理、推薦系統、內容解讀、風險控制、智能問答、內容生成等領域。
2、數據處理：負責大規模數據的整理與加工，完成數據清洗、特征構建及預處理工作，為模型訓練與效果評估提供高質量數據支持。
3、模型訓練與評估：設計并實施機器學習與深度學習模型的訓練流程，合理選擇算法方案，調節超參數以提升模型表現，并進行系統性評估。
4、算法應用與集成：將訓練成熟的算法模型落地至具體業務場景，協同研發團隊推進算法在產品或系統中的嵌入，保障運行效率與服務穩定性。
5、算法優化與改進：持續迭代現有算法體系，提升其準確性、響應速度和資源利用率，適應不斷演進的業務需求。
6、技術調研：關注人工智能領域的前沿動態與學術進展，分析新技術在實際問題中的可行性，輸出可行性建議，助力團隊技術能力持續領先。
7、文檔編寫：撰寫算法設計說明、技術實現文檔，總結項目經驗并組織知識分享，推動團隊整體技術水平提升。

崗位要求：
1、學歷與經驗：具備3~5年相關工作經驗，計算機或相關專業全日制碩士及以上學位。
2、扎實的數學和統計基礎：掌握概率論、線性代數、統計學等核心數學知識，并能有效應用于算法建模與分析過程。
3、編程能力：精通至少一門主流編程語言，如Python、C++或Java，具備規范的編碼習慣和良好的軟件工程實踐能力。
4、機器學習和深度學習知識：深入理解常見機器學習與深度學習算法原理，包括神經網絡、決策樹、支持向量機、CNN、RNN等模型結構與應用場景。
5、數據處理能力：熟練處理結構化與非結構化數據，具備完整的數據清洗、特征構造及可視化分析能力。
6、算法實現與調優能力：能夠獨立完成算法的設計、編碼實現與性能調優，具備通過參數調整提升模型效果的實際經驗。
7、團隊合作與溝通能力：善于跨團隊協作，準確理解業務目標，推動算法在真實場景中的落地應用，具備良好的表達與協調能力。
8、學習能力與創新意識：保持主動學習態度，能快速掌握新興技術工具，積極探索新型算法思路，提出具有創新價值的解決方案。