职位描述
一、岗位职责
- 负责全场景智能产品（终端设备、车载系统、云服务）的算法研发，聚焦计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统或机器学习方向，解决实际业务中的智能交互、图像识别、数据决策等核心问题；
- 基于 TensorFlow/PyTorch/MindSpore 等框架设计深度学习模型，完成模型训练、调优与验证，确保算法精度、效率满足产品指标（如识别准确率、推理延迟、资源占用）；
- 参与大规模标注数据集的构建与优化，设计数据增强、噪声过滤策略，提升模型泛化能力，支撑算法从实验室到产品的落地；
- 负责算法工程化落地，通过模型量化、剪枝、蒸馏等技术，适配终端 / 边缘设备的硬件资源（如 NPU/GPU），解决低算力场景下的推理效率问题；
- 与产品、工程团队协作，梳理业务需求并转化为算法方案，跟进上线后的数据反馈，持续迭代优化算法效果，保障产品智能体验竞争力。
二、任职要求
- 学历与专业：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习、电子信息等相关专业
- 精通深度学习核心理论（CNN/Transformer/RNN 等网络结构），至少深耕一个细分领域（CV：目标检测 / 分割 / OCR；NLP：大模型微调 / 文本生成；推荐：召回 / 排序 / 用户画像）；
- 熟练掌握 Python/C++ 编程，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow 优先），了解模型部署工具（ONNX/TensorRT/MNN）；
- 具备扎实的数学基础（线性代数、概率论、最优化），能独立设计实验方案、分析数据并定位调优算法问题；
- 有算法产品化落地经验（如终端智能功能、车载 AI 交互、云服务推荐系统），或参与过千万级用户规模的算法项目；
- 具备模型轻量化、边缘部署或大模型应用开发经验者优先；
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