AI算法工程师 (MJ000630)

1. 算法研发：探索并构建先进的机器学习算法，重点聚焦深度学习、强化学习等前沿方向，应用于智能客服、电话营销系统、坐席辅助工具及反欺诈识别等场景。深入研究大语言模型（如GPT、BERT等）在金融业务中的落地路径，开发基于此类模型的智能对话引擎、文本自动生成、情感倾向判断等功能模块。 2. 性能优化：持续改进现有算法性能，提升模型预测精度、响应效率与运行稳定性，降低资源消耗，保障其在生产环境中的高效运转。针对大语言模型进行推理加速与资源调度优化，确保在大规模数据处理下的高性能与成本可控。 3. 项目实施：与产品团队、开发工程师密切协作，推动算法成果向实际产品功能转化，支撑产品快速迭代升级。主导大语言模型在具体业务场景中的应用落地，确保技术方案的可靠性与实用价值。 4. 技术调研：密切关注人工智能领域的最新动态，特别是大语言模型的技术演进，评估新兴技术的可行性与应用前景，为公司技术路线规划提供决策支持。积极参与技术交流活动，保持对前沿趋势的敏锐洞察。 5. 团队合作：与团队成员保持高效沟通，分享技术经验与研究成果，助力团队整体能力提升。协助同事攻克关键技术难题，推动团队技术水平不断进步。 ● 教育背景：计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历。 ● 工作经验：具备3年以上测试、AI模型评估或相关领域工作经验，有金融行业经历者优先考虑。 ● 技术能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，精通主流机器学习与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。 ○ 拥有丰富的模型评估实践经验，熟悉各类评估指标与测评方法。 ○ 理解大语言模型（如GPT、BERT等）的基本原理与典型应用场景，具备实际评测操作经验。 ● 教育背景：人工智能、计算机科学、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 ● 工作经验：拥有3年以上AI算法研发经验，具备金融行业项目经验者优先。 ● 技术能力：熟练使用Python、C++等编程语言，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习工具，具备扎实的算法设计与优化能力，尤其在大语言模型（如GPT、BERT等）的应用方面有深入实践。熟悉大语言模型的训练流程、参数调优与部署机制，具有真实项目落地经验。 ● 专业知识：深入掌握机器学习理论体系，尤其在深度学习、强化学习等领域有扎实积累。 ● 解决问题能力：具备出色的分析与解决复杂问题的能力，能够独立思考，善于从多维度问题中提炼核心关键点。 ● 团队合作：具备良好的协作意识，能与跨职能团队顺畅沟通，协同推进项目达成目标。 ● 创新意识：对新兴技术保持高度关注，勇于面对挑战，具备创新思维与动手实践能力。