岗位职责

1. 负责机器学习模型全生命周期开发（数据清洗→特征工程→建模→部署）

2. 设计并优化推荐/风控/CV/NLP等领域算法解决方案

3. 构建自动化训练Pipeline与模型监控体系

任职要求：

1.教育背景：硕士及以上学历，计算机/数学/统计学相关专业

2.技术栈：

熟练使用Python，掌握C++/Java至少一门编译型语言

掌握 Spark、Flink 或 Hadoop 等分布式计算框架，具备海量数据清洗、特征抽取和批流一体化处理能力

熟悉并能灵活运用回归、分类、聚类、树模型（随机森林、GBDT/XGBoost）、SVM、KNN 等常用算法

精通特征工程流程，包括手工构造与自动化工具（FeatureTools、TSFresh）结合使用；熟练搭建 Scikit-Learn Pipeline 及 XGBoost 参数调优

熟练使用关系型（MySQL、PostgreSQL）与 NoSQL（Redis、MongoDB、ClickHouse）数据库，优化数据读取与写入性能。

熟悉 FastAPI / gRPC / TensorFlow Serving / TorchServe 等模型在线化技术，能够设计高并发、低延迟的推理接口。

掌握容器化（Docker）、编排（Kubernetes）、Model CI/CD 流程，确保模型从开发到线上高效、可追溯的迭代交付。

擅长将模糊的业务需求转化为明确的数学模型，保证算法落地的可解释性与可维护性。