崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、評(píng)估與優(yōu)化，解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的預(yù)測(cè)、分類、推薦等核心問(wèn)題
2. 基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程、數(shù)據(jù)清洗及建模分析，提升模型泛化能力與線上效果
3. 參與AI產(chǎn)品需求對(duì)接，將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可落地的算法方案，并協(xié)同工程團(tuán)隊(duì)完成模型部署與迭代
4. 跟蹤前沿機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景開展技術(shù)預(yù)研與可行性驗(yàn)證
5. 編寫規(guī)范的技術(shù)文檔，支持模型可解釋性、可維護(hù)性及團(tuán)隊(duì)知識(shí)沉淀

任職要求：
1. 學(xué)歷不限，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先
2. 經(jīng)驗(yàn)不限，具備機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)歷者優(yōu)先，熟悉Scikit-learn、XGBoost、PyTorch或TensorFlow等主流框架
3. 扎實(shí)的算法基礎(chǔ)，掌握常見(jiàn)監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及評(píng)估指標(biāo)，了解模型調(diào)優(yōu)與上線流程
4. 熟悉Python編程，具備良好的數(shù)據(jù)處理能力（Pandas/Numpy）及Linux開發(fā)環(huán)境使用經(jīng)驗(yàn)
5. 具備較強(qiáng)邏輯思維與溝通協(xié)作能力，對(duì)技術(shù)落地有熱情，能適應(yīng)快速迭代的業(yè)務(wù)節(jié)奏