算法工程师-硕士

该职位来源于猎聘 职责描述： - 参与机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐算法、数据分析等任一方向的算法研发工作，根据业务需求设计合理的算法方案与模型架构。 - 负责数据集的采集、清洗、标注、增强与预处理工作，搭建标准化数据处理流程，保障模型训练数据的质量与稳定性。 - 完成算法模型的训练、调优、验证与迭代，持续优化模型准确率、召回率、推理速度等核心指标，解决模型过拟合、推理耗时久、落地适配性差等问题。 - 配合工程团队完成算法模型的封装、部署、上线与运维，实现算法与产品、业务场景的深度融合，保障线上算法服务稳定运行。 - 跟进行业前沿算法、论文与技术动态，结合公司业务场景进行技术创新与落地优化，沉淀算法工具、文档与技术体系。 - 参与项目需求评审、技术方案研讨，输出算法设计文档、测试报告、迭代总结等技术资料，配合团队完成项目交付。 任职要求： 1. 2027届统招硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、应用数学、统计学、电子信息、自动化、大数据等相关专业，基础功底扎实。 2.

精通机器学习、深度学习完整理论体系，熟练掌握分类、回归、聚类、特征学习等经典算法，熟练理解CNN、RNN、Transformer、多模态模型等主流网络结构及核心原理，具备独立算法方案设计与建模能力。 3.

熟练使用Python编程语言，精通Pandas、Numpy、Matplotlib等数据处理工具，熟练掌握PyTorch、TensorFlow任一主流深度学习框架。 4.

熟练掌握模型训练、超参调优、指标评估完整流程，熟悉模型量化、剪枝、蒸馏、轻量化部署等优化方案，能够针对性解决模型精度不足、泛化性差、推理效率低等各类业务问题，具备扎实的算法落地能力。 5.

掌握基础的数据结构与算法，熟悉Linux开发环境，具备基本的代码调试、问题排查能力。 6.

熟练完成特征筛选、特征构建、特征归一化等特征工程工作；掌握数据分析、数据统计、数据可视化方法，具备从数据中发现问题、优化算法的能力。