朝阳区
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工作内容:
1. 平台系统设计与开发
负责算法平台相关系统的技术架构与实现，涵盖模型训练框架、特征平台、在线/离线预估体系等模块，保障系统的高可用性与高性能表现。
参与大规模机器学习与深度学习训练平台的架构规划，持续优化性能指标，确保平台运行稳定可靠。
2. 特征工程与数据处理
主导特征工程平台的开发与维护，构建高效的数据处理流程，支持特征抽取、转换与统一管理，为模型训练提供高质量数据支撑。
处理海量数据集，优化数据存储结构与读取策略，提升整体数据流转与计算效率。
3. 模型部署与优化
建设通用型模型部署平台，实现算法模型在生产环境中的高效上线，打造具备高容错能力的推理服务引擎。
开展模型性能调优工作，包括模型轻量化、推理加速等技术手段，增强模型执行效率与响应能力。
4. 技术跟进与创新
跟踪行业前沿技术动态，持续改进平台技术架构，引入先进工具与方法，提升系统扩展性与使用便捷性。
探索算法平台在新业务场景下的应用可能，推动平台能力在多元业务中落地实践。
5. 团队协作与项目推进
协同算法、产品、运维等多方团队密切配合，深入理解业务需求，将其转化为可执行的技术解决方案，推动平台成果实际应用。
参与项目全周期管理，制定实施计划，统筹资源配置，保障项目按期交付达成目标。
任职要求:
1. 计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。
2. 具备3 - 5年相关领域工作经验，有大规模机器学习平台、特征平台或在线预估系统实际项目经历者优先考虑。
3. 熟悉主流机器学习与深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等，具有完整的模型训练、部署及优化实践经验。
4. 精通 Python、Java、C++、Go 中至少一门编程语言，具备扎实的编码功底和良好的工程实现能力。
5. 掌握分布式系统基本原理，拥有大规模数据处理、分布式训练、特征存储与管理等方面的实战经验。
6. 了解云原生架构与容器化技术，熟悉 Kubernetes、Docker 等工具者优先。
对大语言模型（如 Llama、BERT 等）的应用开发有一定认知，具备相关项目实践经验者优先。
1. 平台系统设计与开发
负责算法平台相关系统的技术架构与实现，涵盖模型训练框架、特征平台、在线/离线预估体系等模块，保障系统的高可用性与高性能表现。
参与大规模机器学习与深度学习训练平台的架构规划，持续优化性能指标，确保平台运行稳定可靠。
2. 特征工程与数据处理
主导特征工程平台的开发与维护，构建高效的数据处理流程，支持特征抽取、转换与统一管理，为模型训练提供高质量数据支撑。
处理海量数据集，优化数据存储结构与读取策略，提升整体数据流转与计算效率。
3. 模型部署与优化
建设通用型模型部署平台，实现算法模型在生产环境中的高效上线，打造具备高容错能力的推理服务引擎。
开展模型性能调优工作，包括模型轻量化、推理加速等技术手段，增强模型执行效率与响应能力。
4. 技术跟进与创新
跟踪行业前沿技术动态，持续改进平台技术架构，引入先进工具与方法，提升系统扩展性与使用便捷性。
探索算法平台在新业务场景下的应用可能，推动平台能力在多元业务中落地实践。
5. 团队协作与项目推进
协同算法、产品、运维等多方团队密切配合，深入理解业务需求，将其转化为可执行的技术解决方案，推动平台成果实际应用。
参与项目全周期管理，制定实施计划，统筹资源配置，保障项目按期交付达成目标。
任职要求:
1. 计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。
2. 具备3 - 5年相关领域工作经验，有大规模机器学习平台、特征平台或在线预估系统实际项目经历者优先考虑。
3. 熟悉主流机器学习与深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等，具有完整的模型训练、部署及优化实践经验。
4. 精通 Python、Java、C++、Go 中至少一门编程语言，具备扎实的编码功底和良好的工程实现能力。
5. 掌握分布式系统基本原理，拥有大规模数据处理、分布式训练、特征存储与管理等方面的实战经验。
6. 了解云原生架构与容器化技术，熟悉 Kubernetes、Docker 等工具者优先。
对大语言模型（如 Llama、BERT 等）的应用开发有一定认知，具备相关项目实践经验者优先。
2026-05-27 14:19
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年C/C++Java机器学习深度学习大模型算法融合感知算法推荐算法模型加速/性能优化Python
北京清大科越股份有限公司
未融资 · 500-999人
工作地址
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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