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    算法工程师

    算法工程师

    职位月薪:面议

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    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 校园
    • 工作经验: 应届生
    • 工作地点:
    • 学历要求: 本科
    • 招聘人数: 1人
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    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    职位描述

    AI算法工程师岗位职责与任职要求1. 岗位基础信息岗位名称: AI算法工程师岗位核心使命: 负责公司核心人工智能算法模型的研发、优化与落地,通过前沿AI技术解决复杂业务场景问题,提升产品智能化水平与核心竞争力。2. 关键岗位职责1 主导AI算法模型的研发与训练: 负责计算机视觉、自然语言处理或机器学习领域的核心算法设计、模型训练及调优,输出高精度的算法模型。2 推动算法在业务场景的落地: 结合实际业务需求,将AI算法部署至生产环境,解决工程化过程中的性能瓶颈,确保模型的高效、稳定运行。3 跟踪并复现前沿AI技术: 持续关注AI领域的最新学术论文与技术动态,评估并引入新技术,保持团队在算法层面的技术领先性。4 主导技术难点攻关: 针对复杂业务场景中的算法难题进行专项攻坚,提升算法在长尾问题和复杂环境下的泛化能力与鲁棒性。5 参与数据体系建设与优化: 协助构建高质量的训练数据集,设计并优化数据清洗、标注及增强策略,提升模型训练效率与效果。6 跨部门协作与技术支持: 与产品、工程及测试团队紧密配合,推动AI项目按期交付,并为相关团队提供必要的技术指导与支持。3. 任职资格(硬性标准)• 学历专业背景: 全日制统招本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业。• 专业技能: ◦ 精通Python/C++,具备扎实的编程基础与数据结构算法能力。◦ 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架,熟悉模型训练、微调及部署流程。◦ 在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统或大语言模型(LLM)等至少一个领域有深入研究与实践。• 经验要求: 2年以上AI算法研发与落地经验4. 任职资格(加分项)• 学术背景: 在CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶级AI会议或期刊上发表过第一作者论文。• 开源贡献: 在GitHub等开源社区有高Star的AI相关项目,或为知名开源AI框架提交过核心代码。• 竞赛经验: 在Kaggle、天池等知名数据科学或AI竞赛中获得过Top 10名次。• 工程化能力: 熟悉模型量化、剪枝及TensorRT/ONNX等推理加速技术,具备丰富的模型端侧或云端部署经验。5. 软性素质• 能力项: 具备极强的逻辑思维与问题拆解能力,能够快速学习并掌握新技术,具备优秀的英文文献阅读能力。• 性格特质: 具有强烈的自驱力与极客精神,对技术有极高的热情与追求;具备良好的Owner意识、抗压能力及跨部门沟通协作技巧。

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    AI算法工程师岗位职责与任职要求1. 岗位基础信息岗位名称: AI算法工程师岗位核心使命: 负责公司核心人工智能算法模型的研发、优化与落地,通过前沿AI技术解决复杂业务场景问题,提升产品智能化水平与核心竞争力。2. 关键岗位职责1 主导AI算法模型的研发与训练: 负责计算机视觉、自然语言处理或机器学习领域的核心算法设计、模型训练及调优,输出高精度的算法模型。2 推动算法在业务场景的落地: 结合实际业务需求,将AI算法部署至生产环境,解决工程化过程中的性能瓶颈,确保模型的高效、稳定运行。3 跟踪并复现前沿AI技术: 持续关注AI领域的最新学术论文与技术动态,评估并引入新技术,保持团队在算法层面的技术领先性。4 主导技术难点攻关: 针对复杂业务场景中的算法难题进行专项攻坚,提升算法在长尾问题和复杂环境下的泛化能力与鲁棒性。5 参与数据体系建设与优化: 协助构建高质量的训练数据集,设计并优化数据清洗、标注及增强策略,提升模型训练效率与效果。6 跨部门协作与技术支持: 与产品、工程及测试团队紧密配合,推动AI项目按期交付,并为相关团队提供必要的技术指导与支持。3. 任职资格(硬性标准)• 学历专业背景: 全日制统招本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业。• 专业技能: ◦ 精通Python/C++,具备扎实的编程基础与数据结构算法能力。◦ 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架,熟悉模型训练、微调及部署流程。◦ 在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统或大语言模型(LLM)等至少一个领域有深入研究与实践。• 经验要求: 2年以上AI算法研发与落地经验4. 任职资格(加分项)• 学术背景: 在CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶级AI会议或期刊上发表过第一作者论文。• 开源贡献: 在GitHub等开源社区有高Star的AI相关项目,或为知名开源AI框架提交过核心代码。• 竞赛经验: 在Kaggle、天池等知名数据科学或AI竞赛中获得过Top 10名次。• 工程化能力: 熟悉模型量化、剪枝及TensorRT/ONNX等推理加速技术,具备丰富的模型端侧或云端部署经验。5. 软性素质• 能力项: 具备极强的逻辑思维与问题拆解能力,能够快速学习并掌握新技术,具备优秀的英文文献阅读能力。• 性格特质: 具有强烈的自驱力与极客精神,对技术有极高的热情与追求;具备良好的Owner意识、抗压能力及跨部门沟通协作技巧。

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