职位详情
工作职责:
1.需求分析与建模转化:深入把握业务目标,将模糊的业务需求转化为清晰、可落地的机器学习技术问题。
2.数据清洗与特征构建:主导数据预处理流程,开展探索性数据分析(EDA),完成特征提取、构造与筛选,输出高质量训练数据。
3.算法选型与模型实现:根据任务类型(如分类、回归、聚类、推荐、自然语言处理、计算机视觉等),合理选择或设计机器学习/深度学习模型,并完成编码与训练。
4.性能评估与迭代优化:制定科学的评估策略(包括离线指标与A/B测试),定位模型短板,通过特征优化、算法调整和超参数调参等方式持续提升效果。
5.模型上线与效果追踪:配合工程团队推进模型部署,搭建监控体系,实时跟踪线上表现,及时应对模型性能下降或数据漂移现象。
6.跨团队协同合作:与产品、数据、研发等相关方高效沟通,准确传递模型逻辑、输出结果及其业务价值。
任职要求:
1.学历背景:计算机科学、统计学、应用数学、人工智能或相关领域本科及以上学位。
2.编程与工具能力:精通Python;熟练运用主流机器学习框架(如scikit-learn,XGBoost/LightGBM/CatBoost,TensorFlow/PyTorch);熟悉SQL及Pandas/NumPy进行数据操作。
3.理论知识储备:具备扎实的机器学习理论功底,掌握常用算法的工作原理、适用场景及局限性(如线性模型、决策树、集成方法、基础神经网络等)。
4.分析与评估能力:具备出色的逻辑思维和复杂问题拆解能力;能够合理设计并解读模型评估方案。
5.自驱力与沟通素养:具有强烈的学习主动性与快速掌握新知识的能力;具备良好的表达与协作沟通技巧。
1.需求分析与建模转化:深入把握业务目标,将模糊的业务需求转化为清晰、可落地的机器学习技术问题。
2.数据清洗与特征构建:主导数据预处理流程,开展探索性数据分析(EDA),完成特征提取、构造与筛选,输出高质量训练数据。
3.算法选型与模型实现:根据任务类型(如分类、回归、聚类、推荐、自然语言处理、计算机视觉等),合理选择或设计机器学习/深度学习模型,并完成编码与训练。
4.性能评估与迭代优化:制定科学的评估策略(包括离线指标与A/B测试),定位模型短板,通过特征优化、算法调整和超参数调参等方式持续提升效果。
5.模型上线与效果追踪:配合工程团队推进模型部署,搭建监控体系,实时跟踪线上表现,及时应对模型性能下降或数据漂移现象。
6.跨团队协同合作:与产品、数据、研发等相关方高效沟通,准确传递模型逻辑、输出结果及其业务价值。
任职要求:
1.学历背景:计算机科学、统计学、应用数学、人工智能或相关领域本科及以上学位。
2.编程与工具能力:精通Python;熟练运用主流机器学习框架(如scikit-learn,XGBoost/LightGBM/CatBoost,TensorFlow/PyTorch);熟悉SQL及Pandas/NumPy进行数据操作。
3.理论知识储备:具备扎实的机器学习理论功底,掌握常用算法的工作原理、适用场景及局限性(如线性模型、决策树、集成方法、基础神经网络等)。
4.分析与评估能力:具备出色的逻辑思维和复杂问题拆解能力;能够合理设计并解读模型评估方案。
5.自驱力与沟通素养:具有强烈的学习主动性与快速掌握新知识的能力;具备良好的表达与协作沟通技巧。
2026-05-17 13:03
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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1000-9999人

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