Java工程师

1.业务理解与建模： ·深入理解公司业务（如推荐、搜索、广告、风控、图像识别、智能决策等），与产品、运营团队紧密协作，将业务需求抽象为可求解的算法模型。 ·定义合理的评估指标和实验方案，量化算法价值。 2.算法研发与优化： ·负责机器学习/深度学习模型的全流程工作：包括数据探索、特征工程、模型选型、训练调优、离线评估与在线AB测试。 ·追踪领域前沿技术，并能在合适场景中进行应用和创新，持续提升算法效果。 3.工程落地与部署： ·将算法模型进行工程化封装，交付高性能、可扩展的算法服务（如微服务API）。 ·与后端、数据平台、前端工程师协作，完成算法模块的系统集成，确保线上服务稳定可靠。 4.系统维护与迭代： ·构建算法服务的监控体系，跟踪模型线上表现，及时定位并解决数据偏移、性能下降等问题。 ·根据线上反馈和业务变化，制定模型迭代策略，实现算法的长期生命周期管理。 三、任职要求 必需技能： 1.教育背景：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业，硕士及以上学历（优秀本科生可放宽）。 2.编程与工具： ·精通Python，具备扎实的编码能力。 ·熟练使用至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。 ·熟悉Linux开发环境及常用命令。 3.算法与数据基础： ·扎实的数据结构和算法基础。 ·熟练掌握机器学习（LR、GBDT、SVM等）和深度学习（CNN、RNN、Transformer等）基础理论。 ·熟练使用Pandas、NumPy、Scikit-learn等数据处理和建模工具。 4.工程能力： ·了解至少一种服务化框架（如Flask、FastAPI、Django），具备将模型部署上线的基本经验。 ·具备良好的代码规范和工程化思维。