算法工程师：
岗位职责：
业务理解与逻辑梳理：快速理解公司业务，与业务团队紧密合作，梳理并优化业务流程，将业务需求转化为技术解决方案。
技术选型与调研：根据项目需求，调研并选择合适的技术栈和框架，包括但不限于TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，以及如何高效利用如Hugging Face Transformers等开源工具。
数据处理与模型训练：指导业务团队收集、清洗和整理业务数据，设计数据预处理流程，构建高质量的数据集用于模型训练；优化模型训练策略，提升模型效果。
负责LLM项目的算法设计与实现：根据业务需求，设计并实现适用于特定场景的大型语言模型算法，确保模型的性能、准确性和可扩展性。
主流大模型与技术跟踪：持续关注自然语言处理领域的最新研究进展，评估现有主流大模型（如GPT系列、BERT系列等）在项目中的适用性，并探索其在特定应用场景下的创新使用方式。
模型部署与优化：参与模型的部署工作，确保模型在生产环境中的稳定运行；持续监控模型性能，进行调优以满足业务需求和性能指标。
任职资格：
沟通协作：良好的跨部门沟通能力和团队协作精神，能够有效地与非技术背景的同事沟通技术方案。
专业技能：熟练掌握机器学习、深度学习理论，有自然语言处理（NLP）项目经验者优先。
编程能力：精通Python编程，熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）。
项目经验：有完整的机器学习项目从设计到部署的实践经验，尤其是LLM或其他复杂NLP模型的实践经验。
教育背景：计算机科学、人工智能、数学或相关领域硕士及以上学历。
算法总结一下：
算法，不用特别资深，前台能一起作为给客户信任的背书，后面能协助架构师一起落地（选型、训练、推理应用）。
学历实际有英文能力就行，又不接触底层数学不算太重要，会调用开源代码就行。
擅长：知识图谱、AI问数 两个-场景
base北京，薪资范围20-30K，正编入神码，西二旗or望京