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崗位職責(zé)

1. 算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇或設(shè)計(jì)合適的算法模型，并進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化以達(dá)到最佳效果。

1. 數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練，處理大量數(shù)據(jù)，提取有用信息供算法使用，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、評(píng)估和優(yōu)化。

1. 算法實(shí)現(xiàn)與工程化，將算法模型轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，包括代碼實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)集成和性能優(yōu)化。

任職要求

1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子信息工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)為算法設(shè)計(jì)、分析與優(yōu)化提供理論根基，其中計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)助力理解編程與算法實(shí)現(xiàn)邏輯，數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)賦予強(qiáng)大的建模與算法推導(dǎo)能力，電子信息工程專(zhuān)業(yè)背景在處理信號(hào)等特定數(shù)據(jù)時(shí)具備優(yōu)勢(shì)。
2. 具有 2 - 4 年算法研發(fā)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目，包括算法選型、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、調(diào)優(yōu)及上線部署，積累豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下算法應(yīng)用的關(guān)鍵要點(diǎn)。
   
3. 熟練掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，如決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，了解算法原理、適用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)，能夠依據(jù)實(shí)際問(wèn)題靈活選擇并優(yōu)化算法。
4. 精通至少一種編程語(yǔ)言，如 Python、C 等，具備扎實(shí)的編程功底，能高效實(shí)現(xiàn)算法代碼，優(yōu)化代碼性能，利用代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與評(píng)估。例如，使用 Python 的 Scikit-learn 庫(kù)快速搭建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，借助 TensorFlow 或 PyTorch 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法。
5. 熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法設(shè)計(jì)，掌握數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列、樹(shù)、圖等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，精通排序、搜索、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等經(jīng)典算法，能在算法設(shè)計(jì)過(guò)程中合理運(yùn)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提升算法效率，應(yīng)對(duì)大模型訓(xùn)練中的復(fù)雜計(jì)算需求。
6. 了解分布式計(jì)算原理，掌握如何在集群環(huán)境下協(xié)同計(jì)算，加速算法執(zhí)行，知曉一些分布式框架如 Apache Spark 的基本使用，以適應(yīng)大模型對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的要求。
7. 嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)法規(guī)，在算法研發(fā)與應(yīng)用過(guò)程中確保數(shù)據(jù)安全，不泄露敏感信息，維護(hù)公司與客戶權(quán)益。

工作地址：成都市郫都區(qū)西源大道70號(hào)8號(hào)樓。