算法工程师

岗位职责：1.负责机器学习和深度学习算法的研发与优化，解决复杂的业务问题，包括文本理解、语义分析、情感识别、用户意图挖掘与观点聚类等核心功能开发。2.参与构建面向非结构化数据（如社交媒体、评论、调研文本、视频字幕等）的AI模型，包括Transformer、BERT类模型、图神经网络等，结合业务逻辑进行特征工程与模型调优，提升模型在真实市场环境中的泛化能力和稳定性。3.主导多源异构数据（文本、图像、语音、结构化数据库）的采集、清洗、标注与特征构建流程，设计符合市场研究标准的数据处理事项，确保数据质量，支撑相关的数据模型训练与验证。4.设计科学的模型评估体系，有效结合相关方法论，实现模型结果向可视化洞察与决策建议的转化，实现从“算法输出”到“商业洞察”的闭环。5.跟踪大模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、强化学习（RLHF）等前沿技术在市场研究领域的应用趋势，探索大模型在自动报告生成、智能问答、趋势预测等场景的落地路径，并推动技术原型的产品化。任职要求：1.计算机科学、数学科学、统计学、应用数学、人工智能等相关专业，本科及以上学历，具备扎实的数学基础与算法功底。2.熟悉主流机器学习和深度学习算法，掌握Python、C/C++等编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，具备较强的编程能力和代码优化能力。3.熟悉NLP核心任务（如文本分类、命名实体识别、情感分析、摘要生成）及典型模型（BERT、RoBERTa、T5、LLaMA等），掌握大模型微调技术（如LoRA、QLoRA、P-Tuning）及RAG架构，有开源大模型在实际业务中微调与部署经验者优先。4.有丰富的机器学习、深度学习项目经验，熟悉常见的算法模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT等），并能根据实际问题进行模型改进与创新。5.精通数据清洗、特征工程、数据增强等技术，熟悉常用数据处理工具（如Pandas、Spark、Airflow）。6.具备处理大规模非结构化数据的经验，能够构建稳定、可复用的数据处理流程。7.具备1-2个完整的AI项目经验，优先考虑在舆情分析、消费者行为建模、市场趋势预测、文本挖掘等场景的应用经验，能够结合行业知识设计特征与模型结构，具备将业务问题转化为AI建模任务的能力。8.具备优秀的逻辑思维、问题拆解与跨团队协作能力，能够与数据分析师、产品经理、行业研究员高效沟通；对市场趋势与消费者行为有好奇心，具备将技术成果转化为商业洞察的意识。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！