职位详情
工作职责:
1.需求理解与转化:
准确把握业务方向,将实际需求拆解为可落地的机器学习任务,明确建模目标与评估路径。
2.数据处理与特征工程:
完成数据预处理、探索性分析(EDA)、特征生成、特征筛选等工作,构建高质量、可用于训练的数据集。
3.模型开发与训练:
根据具体问题类型(如分类、回归、聚类、推荐、自然语言处理、计算机视觉等),选用或设计合适的机器学习/深度学习模型,并完成编码实现与迭代优化。
4.模型评估与优化:
制定合理的评估策略(包括离线测试、A/B实验等),分析模型表现,定位性能瓶颈,通过特征改进、算法调整、超参数调参等方式持续提升效果。
5.模型部署与监控:
配合工程团队推进模型上线流程,搭建效果追踪体系,监测线上运行状态,及时应对模型退化或数据漂移现象。
6.协作与沟通:
与产品、数据、研发等相关方高效协同,清晰传达技术方案、实验结果及业务价值。
任职要求:
1.学历基础:
计算机科学、统计学、应用数学、人工智能或相关专业本科及以上学历。
2.核心编程能力:
熟练掌握Python编程;熟悉常用机器学习框架(如scikit-learn,XGBoost/LightGBM/CatBoost,TensorFlow/PyTorch);具备使用SQL及Pandas/NumPy进行数据处理的能力。
3.理论基础:
具备扎实的机器学习理论知识,深入理解主流算法的工作原理、适用场景及其局限性(如线性模型、决策树、集成方法、基础神经网络等)。
4.问题解决与评估:
具备出色的逻辑思维和复杂问题拆解能力;能够合理设计并准确解读模型评估指标。
5.学习与沟通:
具备较强的自我驱动力和学习能力;善于跨团队交流,表达清晰。
1.需求理解与转化:
准确把握业务方向,将实际需求拆解为可落地的机器学习任务,明确建模目标与评估路径。
2.数据处理与特征工程:
完成数据预处理、探索性分析(EDA)、特征生成、特征筛选等工作,构建高质量、可用于训练的数据集。
3.模型开发与训练:
根据具体问题类型(如分类、回归、聚类、推荐、自然语言处理、计算机视觉等),选用或设计合适的机器学习/深度学习模型,并完成编码实现与迭代优化。
4.模型评估与优化:
制定合理的评估策略(包括离线测试、A/B实验等),分析模型表现,定位性能瓶颈,通过特征改进、算法调整、超参数调参等方式持续提升效果。
5.模型部署与监控:
配合工程团队推进模型上线流程,搭建效果追踪体系,监测线上运行状态,及时应对模型退化或数据漂移现象。
6.协作与沟通:
与产品、数据、研发等相关方高效协同,清晰传达技术方案、实验结果及业务价值。
任职要求:
1.学历基础:
计算机科学、统计学、应用数学、人工智能或相关专业本科及以上学历。
2.核心编程能力:
熟练掌握Python编程;熟悉常用机器学习框架(如scikit-learn,XGBoost/LightGBM/CatBoost,TensorFlow/PyTorch);具备使用SQL及Pandas/NumPy进行数据处理的能力。
3.理论基础:
具备扎实的机器学习理论知识,深入理解主流算法的工作原理、适用场景及其局限性(如线性模型、决策树、集成方法、基础神经网络等)。
4.问题解决与评估:
具备出色的逻辑思维和复杂问题拆解能力;能够合理设计并准确解读模型评估指标。
5.学习与沟通:
具备较强的自我驱动力和学习能力;善于跨团队交流,表达清晰。
2026-07-04 12:55
IP属地:北京
职位福利
本科3-5年发表算法相关优秀论文大模型算法参加算法相关竞赛/获奖风控算法模型加速/性能优化Python

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