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职位详情
岗位职责
1.负责用户/场景行为算法模型的全生命周期开发,包括行为特征挖掘、模型设计、训练、微调、迭代优化,聚焦行为识别、行为预测、行为归因、行为序列分析等核心方向,落地高精准度的行为算法解决方案;
2.深入理解业务场景(如工业行为、消费行为、人机交互行为、安防行为等),挖掘行为数据规律,构建多维度行为特征体系,解决行为识别漏检、行为预测偏差、复杂场景行为泛化等问题;
3.基于深度学习、传统机器学习技术,搭建适用于行为分析的算法模型融合CNN/Transformer/LSTM/GNN等架
构,结合大模型能力优化行为模型的精度和泛化性;
4.负责行为算法模型的工程化落地,完成模型压缩、量化、推理加速,基于vLLM/TensorRT-LLM/ONNX等框架搭建高性能推理服务,实现模型的低延迟、高并发部署,封装为标冻化API对接业务系统;
5.与数据工程、前后端、产品团队紧密协作,对齐业务需求,推动行为算法模型在实际业务场景的落地应用,持续跟进模型线上效果,通过数据反馈迭代优化模型;
6.跟踪行为分析、计算机视觉、大模型行为理解等领域的前沿技术和算法趋势,将新技术快速落地到实际项目中,提升团队算法技术能力。
任职要求
1.全日制本科及以上学历,计算机科学与技术、人工智能、机器学习、数据科学、自动化等相关专业;
2.5年及以上行为算法模型开发、训练、落地实战经验,有工业行为分析、人机交互行为、安防行为识别、用户消费行为预测等相关场景经验者优先;
具备扎实的数学基础(概率论、线性代数、微积分、优化理论)和编程能力,精通Python,熟练掌握C++(用于高性能推理/特征工程);
3.具备良好的团队协作能力、沟通表达能力和文档撰写能力,严谨细致、有责任心,能独立承担算法模块开发和项目落地工作。
核心技术要求
1.精通行为分析相关算法,熟练掌握行为识别(如OpenPose/AlphaPosse/3D pose estimation)、行为
序列建模(如BERT4Rec/Transformer-XL)、行为预测等技术,有实际项目落地成果;
2.熟悉传统机器学习和深度学习算法,掌握LR/SVM/XGBoost/随机森林等传统算法,精通CNN/Transformer/LSTM/GRU/GNN等深度学习架构,理解其在行为特征提取、序列建建模中的应用场景
3.熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,能独立完成模型的搭建、训练、调参、微调全流程,掌握oRA/P-Tuning/Prompt Tuning等高效微调技术;
4.具备扎实的特征工程能力,能从海量行为数据(时序数据、轨迹数据、交互数据等)中挖掘有效特征,构建行为，特征工程体系,处理数据噪声、缺失值、样本不均衡等问题;
5.熟悉模型优化和工程化部署,掌握模型蒸馏、量化、剪枝等压缩技术,有使用vLLM/TensorRT-LLM/ONNX/Deep、Speed等框架做模型推理加速、高性能部署的经验;
6.了解NVIDIACUDA生态,能基于CUDA做简单的算子优化,熟悉GPU推理的硬件适配逻辑,能解决模型部署，过程中的性能、兼容性问题。
1.负责用户/场景行为算法模型的全生命周期开发,包括行为特征挖掘、模型设计、训练、微调、迭代优化,聚焦行为识别、行为预测、行为归因、行为序列分析等核心方向,落地高精准度的行为算法解决方案;
2.深入理解业务场景(如工业行为、消费行为、人机交互行为、安防行为等),挖掘行为数据规律,构建多维度行为特征体系,解决行为识别漏检、行为预测偏差、复杂场景行为泛化等问题;
3.基于深度学习、传统机器学习技术,搭建适用于行为分析的算法模型融合CNN/Transformer/LSTM/GNN等架
构,结合大模型能力优化行为模型的精度和泛化性;
4.负责行为算法模型的工程化落地,完成模型压缩、量化、推理加速,基于vLLM/TensorRT-LLM/ONNX等框架搭建高性能推理服务,实现模型的低延迟、高并发部署,封装为标冻化API对接业务系统;
5.与数据工程、前后端、产品团队紧密协作,对齐业务需求,推动行为算法模型在实际业务场景的落地应用,持续跟进模型线上效果,通过数据反馈迭代优化模型;
6.跟踪行为分析、计算机视觉、大模型行为理解等领域的前沿技术和算法趋势,将新技术快速落地到实际项目中,提升团队算法技术能力。
任职要求
1.全日制本科及以上学历,计算机科学与技术、人工智能、机器学习、数据科学、自动化等相关专业;
2.5年及以上行为算法模型开发、训练、落地实战经验,有工业行为分析、人机交互行为、安防行为识别、用户消费行为预测等相关场景经验者优先;
具备扎实的数学基础(概率论、线性代数、微积分、优化理论)和编程能力,精通Python,熟练掌握C++(用于高性能推理/特征工程);
3.具备良好的团队协作能力、沟通表达能力和文档撰写能力,严谨细致、有责任心,能独立承担算法模块开发和项目落地工作。
核心技术要求
1.精通行为分析相关算法,熟练掌握行为识别(如OpenPose/AlphaPosse/3D pose estimation)、行为
序列建模(如BERT4Rec/Transformer-XL)、行为预测等技术,有实际项目落地成果;
2.熟悉传统机器学习和深度学习算法,掌握LR/SVM/XGBoost/随机森林等传统算法,精通CNN/Transformer/LSTM/GRU/GNN等深度学习架构,理解其在行为特征提取、序列建建模中的应用场景
3.熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架,能独立完成模型的搭建、训练、调参、微调全流程,掌握oRA/P-Tuning/Prompt Tuning等高效微调技术;
4.具备扎实的特征工程能力,能从海量行为数据(时序数据、轨迹数据、交互数据等)中挖掘有效特征,构建行为，特征工程体系,处理数据噪声、缺失值、样本不均衡等问题;
5.熟悉模型优化和工程化部署,掌握模型蒸馏、量化、剪枝等压缩技术,有使用vLLM/TensorRT-LLM/ONNX/Deep、Speed等框架做模型推理加速、高性能部署的经验;
6.了解NVIDIACUDA生态,能基于CUDA做简单的算子优化,熟悉GPU推理的硬件适配逻辑,能解决模型部署，过程中的性能、兼容性问题。
2026-06-29 12:17
IP属地：四川成都
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