**职位描述**
我们正在寻找一位擅长数据智能分类的机器学习算法工程师，您将参与构建电商数据自动化分类系统，通过NLP、深度学习等技术实现商品信息、用户行为、评论数据等多元数据的智能归类，提升电商数据分析效率与准确性，为商业决策提供核心技术支撑。
**岗位职责**
1、 研发高精度数据分类算法
- 设计基于商品文本（标题/描述）、用户评论、行为日志的多模态分类模型
- 构建适应电商数据特性的分类体系（如商品类目预测、情感极性识别、用户意图分类）
- 应用BERT、Transformer等先进模型解决长尾类别识别难题
2、 数据工程与特征优化
- 处理非结构化文本与稀疏特征数据，开发领域专属特征工程方案
- 构建自动化数据标注Pipeline提升数据迭代效率
3、全链路算法落地
- 主导从原型验证到生产部署的全流程（模型蒸馏/量化、API服务化）
- 设计实时分类与批量处理的双引擎架构
4、 领导交待的其他工作。
**任职要求**
- 博士学历，第一学历211/985计算机/统计/应用数学专业更加，有算法项目实战经验
- 精通Python，掌握PyTorch/TensorFlow框架与HuggingFace生态
- 深入理解分类任务技术栈：从传统方法（SVM/XGBoost）到深度学习（TextCNN/BiLSTM+Attention）
- 具备电商场景实战经验者优先（如商品分类/评论挖掘/用户画像）
**加分项**
- 熟悉电商知识图谱构建与应用
- 有大规模分布式训练（Horovod/DDP）经验
- 掌握主动学习/半监督学习等数据高效利用方案
- 熟悉Flink/Spark等流批一体处理框架