1. 岗位基础信息 岗位名称： AI算法工程师 岗位核心使命： 负责公司核心人工智能算法模型的研发、优化与落地，通过前沿AI技术解决复杂业务场景问题，提升产品智能化水平与核心竞争力。 2. 关键岗位职责 1 主导AI算法模型的研发与训练： 负责计算机视觉、自然语言处理或机器学习领域的核心算法设计、模型训练及调优，输出高精度的算法模型。 2 推动算法在业务场景的落地： 结合实际业务需求，将AI算法部署至生产环境，解决工程化过程中的性能瓶颈，确保模型的高效、稳定运行。 3 跟踪并复现前沿AI技术： 持续关注AI领域的最新学术论文与技术动态，评估并引入新技术，保持团队在算法层面的技术领先性。 4 主导技术难点攻关： 针对复杂业务场景中的算法难题进行专项攻坚，提升算法在长尾问题和复杂环境下的泛化能力与鲁棒性。 5 参与数据体系建设与优化： 协助构建高质量的训练数据集，设计并优化数据清洗、标注及增强策略，提升模型训练效率与效果。 6 跨部门协作与技术支持： 与产品、工程及测试团队紧密配合，推动AI项目按期交付，并为相关团队提供必要的技术指导与支持。 3. 任职资格（硬性标准） • 学历专业背景： 全日制统招本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业。 • 专业技能： ◦ 精通Python/C++，具备扎实的编程基础与数据结构算法能力。 ◦ 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，熟悉模型训练、微调及部署流程。 ◦ 在计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统或大语言模型（LLM）等至少一个领域有深入研究与实践。 • 经验要求： 2年以上AI算法研发与落地经验 4. 任职资格（加分项） • 学术背景： 在CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等顶级AI会议或期刊上发表过第一作者论文。 • 开源贡献： 在GitHub等开源社区有高Star的AI相关项目，或为知名开源AI框架提交过核心代码。 • 竞赛经验： 在Kaggle、天池等知名数据科学或AI竞赛中获得过Top 10名次。 • 工程化能力： 熟悉模型量化、剪枝及TensorRT/ONNX等推理加速技术，具备丰富的模型端侧或云端部署经验。 5. 软性素质 • 能力项： 具备极强的逻辑思维与问题拆解能力，能够快速学习并掌握新技术，具备优秀的英文文献阅读能力。 • 性格特质： 具有强烈的自驱力与极客精神，对技术有极高的热情与追求；具备良好的Owner意识、抗压能力及跨部门沟通协作技巧。