Python深度学习算法工程师

岗位职责

1. 负责深度学习算法的设计、开发、优化及落地，解决计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统等领域的实际问题。

2. 参与数据清洗、特征工程、模型训练与调优，提升算法性能及泛化能力。

3. 跟踪前沿技术（如Transformer、扩散模型、大语言模型等），结合业务场景进行技术创新与迭代。

4. 与产品、工程团队协作，完成算法模型的部署与性能优化（如模型压缩、量化、边缘计算适配等）。

5. 编写高质量技术文档，输出可复用的算法工具库或框架。

任职要求

1.基础要求

学历：计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业，本科及以上学历（硕士/博士优先）。

经验：1-3年深度学习相关开发经验（优秀应届生可放宽）。

编程能力：

精通Python，熟悉Linux开发环境，掌握至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Keras）。

熟悉常用数据结构和算法，具备良好的代码规范意识。

熟练使用各类数据库如MySQL、Postgresql、Redis等

2.技术能力

扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉CNN、RNN、GNN、Transformer等经典模型原理。

熟悉CV/NLP领域的典型任务（如图像分类、目标检测、语义分割、文本生成、序列标注等）。

掌握模型调优技巧（如超参数优化、正则化、分布式训练、混合精度训练）。

熟悉数据处理工具（如NumPy、Pandas、OpenCV、Hugging Face等）。

熟悉模型部署工具链（如ONNX、TensorRT、OpenVINO、TorchScript）者优先。

熟悉常见的深度学习模型，包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络（如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络）等

3.加分项

在顶级会议（NeurIPS、CVPR、ICML等）发表论文，或Kaggle、天池等竞赛获奖经历。

有开源项目贡献经验，或独立完成过完整AI项目（需提供GitHub链接或案例说明）。

熟悉多模态学习、强化学习、AutoML等技术方向。

熟悉CUDA编程、高性能计算（HPC）或边缘端推理优化。

具有电力或新能源领域的工作经验

4.软性要求

具备较强的逻辑思维能力和问题拆解能力，能快速定位并解决技术难点。

良好的团队协作意识，能与跨职能团队高效沟通。

对技术有热情，具备持续学习能力和创新思维。