理聘网-职位详情页，算法工程师

岗位职责： 1.算法设计与开发 （1）负责机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域的算法研发，针对业务场景设计高效模型架构（如Transformer、CNN/RNN/LSTM）。 2.数据处理与模型训练 （1）完成大规模数据清洗、特征工程及数据集划分，构建高质量训练集。 （2）主导模型训练全流程：分布式训练、超参数调优、性能评估（准确率、F1值等），并应用模型压缩（Quantization）和加速技术（如FlashAttention）。 3.技术研究与应用落地 （1）跟踪ICML、NeurIPS等前沿成果，将新技术（如大语言模型、Agent智能体）适配到实际产品。 （2）推动算法在边缘设备、云平台的工程化部署，优化推理效率及资源分配（CPU/GPU负载均衡）。 4.跨团队协作 （1）协同中医药科研人员\产品（项目）经理明确算法需求，与开发团队完成系统集成；协助技术方案设计，提供算法支持。 5.技术文档编写 （1）撰写算法设计报告、模型评估文档及技术白皮书，确保方案可复现。 任职要求： 硬性条件 1.教育背景 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、数学、电子工程等相关专业。 2.技术能力 （1）编程：精通Python/C++，掌握Linux开发环境，熟练使用Git版本控制。 （2）框架：精通PyTorch/TensorFlow任一深度学习框架，熟悉OpenCV、Scikit-learn等工具库。 3.算法基础： （1）扎实的数学功底（线性代数、概率统计、优化算法）； （2）深入理解ML/DL理论（监督/无监督学习、梯度下降、正则化）及常见模型（BERT/GPT、YOLO/SSD）； （3）熟悉分布式训练、模型微调（Fine-tuning）、Prompt工程。 4.项目经验 （1）3年以上AI算法开发经验，有中医药大模型/NLP/CV等项目落地案例 5.软性素质 （1）学习能力：持续跟踪arXiv、顶会论文，快速复现前沿技术（如多模态大模型）。 （2）问题解决：能独立调试模型缺陷（如过拟合、数据偏差），输出优化方案。 （3）团队协作：具备跨职能沟通能力，推动技术产品化。 （4）创新意识：提出算法改进思路，提升业务指标（如模型精度↑30%、推理延迟↓50%）。 6.优先考虑项： （1）有生物信息多组学分析、基因测序读段结果可视化优化以及支持高维向量机SVM算法经验优先 （2）熟悉LangChain、RLHF等技术，具备多模态多源数据融合项目经验； （3）推动算法在边缘设备、云平台的工程化部署，优化推理效率及资源分配（CPU/GPU负载均衡）。 7.跨团队协作 协同中医药科研人员\产品（项目）经理明确算法需求，与开发团队完成系统集成；协助技术方案设计，提供算法支持。 8.技术文档编写 撰写算法设计报告、模型评估文档及技术白皮书，确保方案可复现。