主要職責(zé):
算法設(shè)計(jì)與研發(fā):
根據(jù)項(xiàng)目需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的算法,包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。
對(duì)算法進(jìn)行性能評(píng)估與優(yōu)化,確保算法在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的高效性和準(zhǔn)確性。
技術(shù)選型與框架搭建:
根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn),選擇合適的算法框架和工具(如TensorFlow、PyTorch、Spark等),搭建算法開(kāi)發(fā)與測(cè)試環(huán)境。
持續(xù)優(yōu)化算法框架,提高算法開(kāi)發(fā)與部署的效率。
數(shù)據(jù)分析與建模:
深入分析業(yè)務(wù)需求,提取關(guān)鍵特征,構(gòu)建預(yù)測(cè)或分類模型。
利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,挖掘潛在價(jià)值。
項(xiàng)目管理與團(tuán)隊(duì)協(xié)作:
參與項(xiàng)目需求分析、方案設(shè)計(jì)、技術(shù)評(píng)審等環(huán)節(jié),確保算法開(kāi)發(fā)符合項(xiàng)目要求。
與產(chǎn)品經(jīng)理、前端開(kāi)發(fā)工程師、后端開(kāi)發(fā)工程師等緊密合作,共同推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)展。
編寫清晰的技術(shù)文檔,確保算法開(kāi)發(fā)過(guò)程可追溯、可維護(hù)。
技術(shù)創(chuàng)新與持續(xù)學(xué)習(xí):
關(guān)注人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)、新趨勢(shì),積極參與技術(shù)交流與分享。
不斷探索新的算法應(yīng)用場(chǎng)景,推動(dòng)公司產(chǎn)品的技術(shù)創(chuàng)新與升級(jí)。
教育背景:獲得1、數(shù)學(xué)類;2計(jì)算機(jī)類;3、信息與通信工程類;4、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)類;5、軟件工程類等相關(guān)領(lǐng)域碩士學(xué)位。
專業(yè)技能:
精通至少一種編程語(yǔ)言(如Python、Java、C++),具備良好的編程習(xí)慣與代碼優(yōu)化能力。
深入理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,熟悉常用設(shè)計(jì)模式。
對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有深入研究,熟悉TensorFlow、PyTorch等主流框架。
了解大數(shù)據(jù)處理技術(shù),如Hadoop、Spark等(針對(duì)AI方向優(yōu)先)。
研究能力:在碩士期間參與過(guò)相關(guān)領(lǐng)域的科研項(xiàng)目,有論文發(fā)表或?qū)嶋H項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
問(wèn)題解決:具備出色的邏輯思維與問(wèn)題解決能力,能夠獨(dú)立分析復(fù)雜問(wèn)題并提出有效解決方案。
團(tuán)隊(duì)合作:良好的溝通協(xié)調(diào)能力,能夠在多學(xué)科團(tuán)隊(duì)中有效工作,促進(jìn)跨領(lǐng)域合作。
持續(xù)學(xué)習(xí):對(duì)新技術(shù)保持高度好奇心,愿意不斷學(xué)習(xí)新知識(shí),適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境。