1. 负责机器学习模型的训练、调优和评估工作，确保模型性能和效果达到业务需求

2. 设计并实现高效的模型训练流程，优化训练效率和资源利用率

3. 开发完善的模型测试框架，包括单元测试、集成测试和性能测试

4. 续优化模型训练和测试的工程化流程

1. 编程基础
- 精通Python，熟悉Linux开发环境
- 掌握常用数据结构与算法

2. 机器学习框架
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流框架
- 熟悉Scikit-learn等传统机器学习工具

3. 模型训练
- 掌握分布式训练技术（DDP/FSDP等）
- 熟悉训练优化技巧（学习率调度、正则化等）
- 了解模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏）

4. 模型测试
- 熟悉模型评估指标和测试方法
- 掌握AB测试框架设计
- 了解模型可解释性分析方法

5. 工程能力
- 熟悉CI/CD流程，握Docker等容器化技术
- 了解MLflow等实验管理工具

6. 优先考虑
- 有大规模分布式训练经验
- 熟悉模型服务化部署
- 有完整项目落地经验

任职要求：
1. 计算机、数学、统计等相关专业硕士及以上；
2. 2年以上机器学习模型开发经验（优秀应届生可放宽）；
3. 扎实的机器学习理论基础。