杭州·上城区
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岗位职责：
1. 负责深度学习算法（如 CNN、Transformer、RNN/LSTM 等）的方案设计、研发优化及实际落地，涵盖模型训练、参数调优与部署实施全流程。
2. 面向具体业务场景（如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等，可根据实际业务补充），构建高效且可复用的算法体系，解决核心业务难题。
3. 持续关注国内外深度学习前沿技术动态（如大模型微调、模型量化压缩、联邦学习等），结合业务需求开展技术预研、验证与应用落地。
4. 与工程、产品团队紧密协作，推进算法原型验证、系统集成部署及效果持续迭代，保障算法性能达到产品预期指标。
5. 编写技术文档与算法分析报告，沉淀项目经验，助力团队整体技术水平提升。
任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机科学、电子信息工程、人工智能、数学、统计学等相关专业；硕士及以上学历优先，具备相关领域科研背景（如顶会论文、竞赛获奖）者优先。
2. 具备扎实的数学功底，熟练掌握线性代数、概率论、数理统计、微积分等基础知识，能够深入理解算法底层逻辑。
3. 精通深度学习基本理论，熟悉主流模型（CNN、Transformer、RNN、GAN 等）原理及其适用场景，能根据实际问题选型并优化模型结构。
4. 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等），具备独立完成模型搭建、训练、调参与评估的能力。
5. 具备良好的编程基础，精通 Python，有 C/C++ 使用经验者优先；熟练运用数据处理和特征工程相关技术，掌握 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等常用工具。
6. 熟悉至少一个垂直方向的算法应用：
– 计算机视觉方向：了解图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等任务，有实际项目经验者优先。
– 自然语言处理方向：了解文本分类、命名实体识别、机器翻译、大模型微调（LLM Finetune）、prompt engineering 等，具备相关实践经验者优先。
– 其他方向（如语音识别、推荐系统）：拥有对应领域算法研发与落地经验者优先。
7. 了解模型工程化关键技术（如模型剪枝、量化、部署加速），熟悉 TensorRT、ONNX、TorchServe 等工具者优先。
8. 具备较强的故障排查与问题解决能力，能高效定位并应对算法开发与训练过程中的各类技术挑战。
9. 具备清晰的逻辑思维与良好的文档撰写能力，能准确表达技术思路与项目进展。
工作经验：
• 应届生：具有深度学习相关项目经历（课程设计、毕业课题、算法竞赛、科研项目等），能独立完成小型算法任务者优先。
• 社招：1-3 年以上深度学习算法研发经验，具备完整项目从算法设计、训练到上线落地的经验，可主导核心模块开发者优先；有大型科技企业或头部 AI 公司工作背景者优先。
附加分项：
• 在 ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、ACL 等顶级会议发表过深度学习相关论文。
• 在 Kaggle、天池等知名算法赛事中取得优异排名。
• 具备大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）微调、部署及实际应用经验。
• 熟悉分布式训练、GPU 性能优化等技术，能够有效提升训练效率。
• 拥有专利成果或高质量开源项目，并具备一定行业影响力者。
1. 负责深度学习算法（如 CNN、Transformer、RNN/LSTM 等）的方案设计、研发优化及实际落地，涵盖模型训练、参数调优与部署实施全流程。
2. 面向具体业务场景（如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等，可根据实际业务补充），构建高效且可复用的算法体系，解决核心业务难题。
3. 持续关注国内外深度学习前沿技术动态（如大模型微调、模型量化压缩、联邦学习等），结合业务需求开展技术预研、验证与应用落地。
4. 与工程、产品团队紧密协作，推进算法原型验证、系统集成部署及效果持续迭代，保障算法性能达到产品预期指标。
5. 编写技术文档与算法分析报告，沉淀项目经验，助力团队整体技术水平提升。
任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机科学、电子信息工程、人工智能、数学、统计学等相关专业；硕士及以上学历优先，具备相关领域科研背景（如顶会论文、竞赛获奖）者优先。
2. 具备扎实的数学功底，熟练掌握线性代数、概率论、数理统计、微积分等基础知识，能够深入理解算法底层逻辑。
3. 精通深度学习基本理论，熟悉主流模型（CNN、Transformer、RNN、GAN 等）原理及其适用场景，能根据实际问题选型并优化模型结构。
4. 熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等），具备独立完成模型搭建、训练、调参与评估的能力。
5. 具备良好的编程基础，精通 Python，有 C/C++ 使用经验者优先；熟练运用数据处理和特征工程相关技术，掌握 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等常用工具。
6. 熟悉至少一个垂直方向的算法应用：
– 计算机视觉方向：了解图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等任务，有实际项目经验者优先。
– 自然语言处理方向：了解文本分类、命名实体识别、机器翻译、大模型微调（LLM Finetune）、prompt engineering 等，具备相关实践经验者优先。
– 其他方向（如语音识别、推荐系统）：拥有对应领域算法研发与落地经验者优先。
7. 了解模型工程化关键技术（如模型剪枝、量化、部署加速），熟悉 TensorRT、ONNX、TorchServe 等工具者优先。
8. 具备较强的故障排查与问题解决能力，能高效定位并应对算法开发与训练过程中的各类技术挑战。
9. 具备清晰的逻辑思维与良好的文档撰写能力，能准确表达技术思路与项目进展。
工作经验：
• 应届生：具有深度学习相关项目经历（课程设计、毕业课题、算法竞赛、科研项目等），能独立完成小型算法任务者优先。
• 社招：1-3 年以上深度学习算法研发经验，具备完整项目从算法设计、训练到上线落地的经验，可主导核心模块开发者优先；有大型科技企业或头部 AI 公司工作背景者优先。
附加分项：
• 在 ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、ACL 等顶级会议发表过深度学习相关论文。
• 在 Kaggle、天池等知名算法赛事中取得优异排名。
• 具备大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）微调、部署及实际应用经验。
• 熟悉分布式训练、GPU 性能优化等技术，能够有效提升训练效率。
• 拥有专利成果或高质量开源项目，并具备一定行业影响力者。
2026-06-14 14:14
IP属地：浙江杭州
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