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主要職責 · 問題建模與算法設計： 深刻理解業務邏輯，將模糊的業務問題轉化為清晰的、可量化的機器學習問題。主導設計并實現高效、創新的算法解決方案。 · 模型研發與迭代： 負責機器學習模型（包括但不限于深度學習、樹模型、統計模型等）的研發、訓練、調優和評估。持續跟蹤學術界與工業界前沿進展，推動算法迭代升級。 · 數據處理與特征工程： 處理海量多源數據，進行深度數據分析和探索性分析。構建高質量、可解釋的特征體系，為模型效果打下堅實基礎。 · 實驗與效果評估： 設計和實施嚴謹的離線評估與在線A/B測試，科學評估算法效果，分析模型收益，并能夠歸因效果變化，推動算法落地。 · 技術沉淀與協作： 撰寫高質量的技術文檔和論文專利，沉淀方法論。與數據工程師協作確保數據 pipeline，與軟件/AI工程師協作推動模型上線。 任職要求 · 教育背景： 計算機科學、統計學、應用數學、人工智能或相關領域的碩士及以上學歷（對優秀的本科生可放寬），具備扎實的數理基礎。 · 工作經驗： 2年以上機器學習算法相關研發經驗，有完整的從0到1解決實際業務問題的成功項目經驗。 · 核心技能： · 算法與理論： 對機器學習經典算法（LR、GBDT、SVM等）和深度學習理論（CNN、RNN、Transformer等）有深刻理解，熟悉其適用場景與優缺點。 · 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 等數據科學工具包。 · 數據處理能力： 出色的SQL編寫能力，熟悉Hive/Spark等大數據處理工具者優先。 · 實驗科學素養： 具備強烈的數據驅動意識和實驗思維，熟悉假設檢驗、評估指標設計等。 · 溝通與邏輯： 優秀的邏輯思維、溝通能力和業務理解能力，能夠清晰地闡述算法原理和價值。 · 加分項（請根據業務方向選擇）： · 搜索/推薦/廣告方向： 熟悉召回、排序、重排等技術棧，精通CTR/CVR預估、多目標學習、強化學習在推薦中的應用。 · 自然語言處理方向： 在大語言模型（LLM）應用、文本分類、信息抽取、對話系統等領域有實踐經驗，熟悉Prompt工程、RAG、微調等技術。 · 計算機視覺方向： 在圖像分類、檢測、分割、生成（AIGC）等領域有深入研究和項目經驗