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岗位描述：
一、主要职责
算法设计与模型开发
负责深度学习模型的规划、实现与持续迭代，面向实际业务场景（如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别等）构建端到端的智能解决方案。
根据业务目标明确问题范围，合理选型模型结构（如CNN、RNN、Transformer、GAN等），完成从方案设计到工程落地的全流程开发工作。
数据处理与特征工程
参与数据采集、清洗、标注及预处理流程，制定高效的特征构建策略，提升数据质量与模型输入的有效性。
研究数据分布规律，应对数据不均衡、噪声干扰等挑战，持续优化模型训练所需的数据链路。
模型训练与优化
承担模型训练、参数调优、性能评估与迭代改进任务，提升模型在准确率、效率和稳定性方面的综合表现；熟练掌握超参数优化、正则化方法、迁移学习等关键技术。
针对性能瓶颈（如推理延迟、内存消耗）开展专项优化，包括模型剪枝、量化压缩、知识蒸馏以及基于TensorRT/ONNX的推理加速技术。
工程化部署与落地
将训练完成的模型集成至生产环境（云端服务器、边缘设备或移动端），解决实际部署中的延迟、并发与系统稳定性问题。
协同软件开发团队，设计并实现模型服务接口（REST/gRPC），构建自动化训练与部署流水线（CI/CD）。
技术调研与创新
持续关注深度学习领域的前沿进展（如NeurIPS、ICML、CVPR等顶级会议），复现或改进先进模型，推进技术预研与应用创新。
结合具体业务需求提出原创性技术思路，主导关键技术难题攻关，输出专利成果或专业技术文档。
一、主要职责
算法设计与模型开发
负责深度学习模型的规划、实现与持续迭代，面向实际业务场景（如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别等）构建端到端的智能解决方案。
根据业务目标明确问题范围，合理选型模型结构（如CNN、RNN、Transformer、GAN等），完成从方案设计到工程落地的全流程开发工作。
数据处理与特征工程
参与数据采集、清洗、标注及预处理流程，制定高效的特征构建策略，提升数据质量与模型输入的有效性。
研究数据分布规律，应对数据不均衡、噪声干扰等挑战，持续优化模型训练所需的数据链路。
模型训练与优化
承担模型训练、参数调优、性能评估与迭代改进任务，提升模型在准确率、效率和稳定性方面的综合表现；熟练掌握超参数优化、正则化方法、迁移学习等关键技术。
针对性能瓶颈（如推理延迟、内存消耗）开展专项优化，包括模型剪枝、量化压缩、知识蒸馏以及基于TensorRT/ONNX的推理加速技术。
工程化部署与落地
将训练完成的模型集成至生产环境（云端服务器、边缘设备或移动端），解决实际部署中的延迟、并发与系统稳定性问题。
协同软件开发团队，设计并实现模型服务接口（REST/gRPC），构建自动化训练与部署流水线（CI/CD）。
技术调研与创新
持续关注深度学习领域的前沿进展（如NeurIPS、ICML、CVPR等顶级会议），复现或改进先进模型，推进技术预研与应用创新。
结合具体业务需求提出原创性技术思路，主导关键技术难题攻关，输出专利成果或专业技术文档。
2026-06-26 14:54
IP属地：北京
职位福利
硕士经验不限C/C++Java机器学习图像算法分布式训练并行计算Python
北京利和冏冏科技有限公司
不需要融资 · 100-499人
鱼泡安全保障
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