岗位职责:
1.在IT技术架构下，开展机器学习/深度学习模型的研发、调优与工程化实现，支持系统智能化需求；跟踪前沿算法技术，评估其应用潜力。
2.构建与维护数据pipeline，支持模型训练与推 理；与数据团队协作，确保数据可用性、质量与合规性；建立特征仓库，实现特征复用。
3.将模型部署至IT生产环境，配合运维团队确保模型服务稳定性、可观测性与持续迭代；实施模型性能监控与预警机制。
4.建立并维护模型训练、测试、部署的自动化流水线；推动CI/CD在算法领域的实践；实现模型版本管理与生命周期管理。
5.确保模型开发与部署符合数据安全、隐私保护和行业合规要求；实施模型安全测试、公平性评估与风险监控。
6.撰写算法方案、系统集成说明与技术总结，参与IT技术资产建设与团队知识共享；建立和维护算法知识库。
7.与产品、业务、数据及工程团队协作，将算法能力嵌入业务系统，提供端到端技术支持；参与需求分析与技术方案评审。
8.跟踪前沿算法与工程实践，评估其在公司IT系统中的应用潜力，推动技术落地与架构演进； 参与技术选型决策。
任职要求:
1.硕士及以上学历（计算机、数学、统计、人工智能等相关专业）；或本科毕业具备突出项目成果、竞赛获奖经历（如Kaggle、天池等TOP10%）或开源 项目核心贡献者；
2.计算机、数学、统计、人工智能、电子工程、物理、数据科学等相关专业；
3.5年以上经验，有高并发、大规模数据处理经验；有团队管理 或技术领导经验优先；有金融、电商、医疗等行业经验者根据业务需要优先考虑；
4.核心技术栈：
Python 3.8+PyTorch 1.8+/TensorFlow 2.xScikit-learnSQL Linux/Shell
算法基础：掌握机器学习、深度学习核心算法与模型调优方法；了解强化学习、迁移 学习等进阶知识
数据处理：具备扎实的数据处理与特征工程能力，熟悉Spark、Pandas等工具 工程化能力：了解模型部署、服务化及性能优化；熟悉Docker、Kubernetes、
FastAPI/Flask： 开发工具：熟练使用Git、CI/CD工具（GitLab CI/Jenkins）、MLOps工具
（MLflow/Kubeflow）
云平台：熟悉至少一种云平台（AWS/Azure/GCP）的ML服务