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崗位職責：
1、算法設計與研發： 負責公司相關業務領域的算法研究與設計，如在機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域，根據業務需求開發新的算法模型，以提高產品的性能和智能化水平。
- 針對具體項目，對現有的算法進行優化和改進，提升算法的準確性、效率和穩定性，例如優化圖像識別算法以降低誤識別率，或優化推薦算法以提高推薦的精準度；
2、數據處理與分析： 參與數據收集工作，確定與算法相關的合適數據來源，并對數據進行清洗、標注和預處理，為算法訓練提供高質量的數據。
- 運用數據分析工具和技術，對海量數據進行挖掘和分析，提取有價值的信息和特征，為算法模型的訓練和優化提供依據，比如通過分析用戶行為數據，找出用戶的偏好模式，用于個性化推薦算法；
3、模型訓練與評估：使用專業的深度學習框架或其他算法工具，對算法模型進行訓練和調試，調整模型的參數和超參數，以達到最佳的性能指標。
- 建立科學的評估體系，使用合適的評估指標對訓練好的模型進行評估，如準確率、召回率、F1值等，分析模型的優缺點，并根據評估結果進行改進和優化；
4、團隊協作：與產品團隊密切溝通，了解產品需求和業務目標，將業務需求轉化為具體的算法實現方案，確保算法與產品的整體架構和功能相匹配。
- 與開發團隊協作，將算法模型集成到實際的產品或系統中，提供技術支持和指導，確保算法的順利部署和運行，解決集成過程中出現的技術問題；
5、技術研究與創新：關注算法領域的前沿技術和發展趨勢，進行相關的技術調研和實驗，探索新的算法應用場景和業務機會，為公司的技術創新和產品升級提供建議和方案， 參與學術研究和技術交流活動，發表技術論文和專利，提升公司在算法領域的技術影響力和競爭力。

任職要求：

1、碩士及以上學歷：計算機科學、數學、統計學等相關專業；

2、數學基礎：掌握線性代數、概率論、數理統計、離散數學等，為算法建模和分析提供理論支持；
3、算法與數據結構：熟悉常見算法和數據結構，如排序、搜索、圖算法等，能優化算法性能；
4、編程語言：熟練掌握Python、C 、Java等至少一種編程語言，用于算法實現和數據處理。
5、機器學習與深度學習：理解監督學習、無監督學習等機器學習算法，掌握深度學習框架如PyTorch等，了解自然語言處理等領域知識。