职位描述
AI 算法工程师招聘要求
一、学历与专业
- 硕士及以上学历，计算机科学、数学、统计学、电子工程、自动化等相关专业优先。
- 具备扎实的数学基础，对线性代数、概率论、数理统计、最优化方法等课程有深入理解。
二、专业技能
（一）机器学习
- 精通常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K 近邻、逻辑回归、神经网络（包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及其变体 LSTM、GRU 等）、随机森林、梯度提升树等，能理解算法原理并熟练应用。
- 熟练掌握机器学习模型的训练、调优、评估方法，包括交叉验证、准确率、召回率、F1 值、均方误差等指标的计算与应用，能够根据实际业务场景选择合适的模型和评估指标。
- 熟悉数据预处理流程，包括数据清洗、特征工程（特征提取、特征选择、特征缩放等），能有效处理缺失值、异常值，提升数据质量以优化模型性能。
- 掌握模型部署相关知识，如将训练好的模型转化为可在生产环境中运行的服务，了解模型压缩、量化等技术以提高模型运行效率。
（二）深度学习框架
- 熟练掌握至少一种主流深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch，能够使用框架搭建、训练和优化深度学习模型，熟悉框架的底层原理和运行机制者优先。
- 能够根据项目需求灵活运用框架中的各种工具和模块，如数据加载、模型构建、损失函数定义、优化器选择等，具备自定义层和模型的开发能力。
（三）自然语言处理（若岗位有相关侧重）
- 了解自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译、问答系统等，熟悉相关算法和技术，如词向量模型（Word2Vec、GloVe 等）、Transformer 架构及其变体（BERT、GPT 等）。
- 能够处理自然语言数据，包括文本分词、词性标注、句法分析等预处理操作，以及利用深度学习模型进行自然语言处理任务的开发和优化。
（四）计算机视觉（若岗位有相关侧重）
- 熟悉计算机视觉的常见任务，如图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等，掌握相关的经典算法和模型，如 AlexNet、VGG、ResNet、YOLO 系列、Faster R-CNN 等。
- 具备图像数据处理和增强的能力，能够对图像进行裁剪、缩放、旋转、滤波等操作，以扩充数据集并提升模型的泛化能力。
（五）数据处理与分析
- 熟练掌握 Python 编程语言，具备良好的编程习惯和代码规范，能够使用 Python 进行数据处理、算法实现和模型开发。
- 熟悉常用的数据处理和分析库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等，能够进行数据的读取、清洗、分析和可视化展示，从数据中提取有价值的信息和洞察。
- 具备数据库操作能力，熟悉 SQL 语言，能够进行数据的存储、查询和管理，从数据库中获取算法训练所需的数据。
三、项目经验
- 具有丰富的 AI 算法项目实践经验，至少参与过 2 个以上完整的 AI 项目开发，能够独立承担项目中的算法设计、模型训练和优化等工作。
- 在过往项目中，能够解决实际的业务问题，取得显著的成果，如提升模型准确率、降低计算资源消耗、提高系统运行效率等，有相关项目案例和数据支撑者优先。
- 了解 AI 项目的开发流程，包括需求分析、方案设计、算法选型、模型训练、测试验证、部署上线等环节，能够与团队成员协作完成项目目标。
四、能力素养
- 具备较强的问题解决能力，能够在面对复杂的算法问题和实际业务场景时，迅速分析问题，提出有效的解决方案，并通过实验和调试验证方案的可行性。
- 拥有良好的学习能力和自我驱动力，能够快速掌握新的算法、技术和工具，紧跟 AI 领域的前沿发展动态，不断提升自己的专业水平。
- 具备优秀的团队协作精神，能够与不同专业背景的团队成员（如软件工程师、产品经理、数据分析师等）进行有效的沟通和协作，共同推进项目的进展。
- 具有较强的逻辑思维能力和创新意识，能够对现有算法和模型进行优化和创新，提出新的解决方案和思路，以满足业务发展的需求。
- 良好的英语读写能力，能够阅读和理解英文文献、技术文档，跟踪国际前沿的 AI 研究成果。
五、加分项
- 在国际知名的 AI 竞赛（如 Kaggle、天池等）中取得优异成绩者优先。
- 发表过高质量的 AI 相关学术论文或拥有相关专利者优先。
- 具有云计算平台（如 AWS、Azure、阿里云等）的使用经验，能够在云端进行大规模数据处理和模型训练者优先。
- 熟悉分布式计算和并行计算技术，能够利用多 GPU 或集群进行模型训练加速者优先。
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕