工作職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)核心業(yè)務(wù)算法方案的設(shè)計(jì)與端到端落地，包括但不限于問題定義、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選型、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、線上部署與效果迭代，解決高并發(fā)、高可用場(chǎng)景下的復(fù)雜算法問題（如推薦系統(tǒng)的點(diǎn)擊率/轉(zhuǎn)化率提升、風(fēng)控系統(tǒng)的欺詐識(shí)別準(zhǔn)確率優(yōu)化等）。
2. 主導(dǎo)算法技術(shù)攻堅(jiān)與創(chuàng)新，跟進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)（如大模型微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合等），結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行技術(shù)落地，提升算法團(tuán)隊(duì)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
3. 負(fù)責(zé)算法團(tuán)隊(duì)的技術(shù)傳承與人才培養(yǎng)，包括代碼review、技術(shù)分享、項(xiàng)目指導(dǎo)，帶領(lǐng)小團(tuán)隊(duì)推進(jìn)關(guān)鍵算法項(xiàng)目，提升團(tuán)隊(duì)整體研發(fā)效率與技術(shù)水平。
4. 與業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、工程團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為算法解決方案，推動(dòng)算法成果落地并量化業(yè)務(wù)價(jià)值（如GMV提升、壞賬率降低、用戶體驗(yàn)優(yōu)化等）。
5. 構(gòu)建算法研發(fā)全流程體系，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范、特征平臺(tái)建設(shè)、模型評(píng)估體系、線上監(jiān)控與迭代機(jī)制，保障算法系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效運(yùn)行。
任職要求
1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子信息等相關(guān)專業(yè)，5年以上算法研發(fā)及落地經(jīng)驗(yàn)，有完整的核心業(yè)務(wù)算法項(xiàng)目從0到1或從1到N的落地案例（如推薦系統(tǒng)、風(fēng)控模型、NLP應(yīng)用、CV識(shí)別等方向優(yōu)先）。
2. 扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，精通線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、最優(yōu)化理論，能深入理解算法原理并進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)。
3. 熟練掌握Python編程語言，精通至少一種機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn等），具備高效的模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)能力。
4. 具備較強(qiáng)的工程化能力，熟悉模型部署流程（如TensorFlow Serving/Triton、Docker/K8s），能解決線上算法系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性問題；了解大數(shù)據(jù)處理工具（Spark/Flink/Hive）者優(yōu)先。
5. 具備優(yōu)秀的業(yè)務(wù)敏感度，能快速理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為算法問題，并通過數(shù)據(jù)和模型驗(yàn)證解決方案的有效性。
6. 具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力，有技術(shù)團(tuán)隊(duì)帶領(lǐng)經(jīng)驗(yàn)、跨部門項(xiàng)目推動(dòng)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7. 有以下經(jīng)驗(yàn)者加分：
- 有大模型微調(diào)、Prompt Engineering、Agent相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
- 有高并發(fā)、高數(shù)據(jù)量算法系統(tǒng)落地經(jīng)驗(yàn)；
- 在頂會(huì)（如NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ACL）或核心期刊發(fā)表過算法相關(guān)論文，或有專利者。