【任职要求】
1. 教育背景与经验

计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业。

3年以上人工智能算法研发或AI工程落地经验。

2. 专业技能（硬性要求）

编程能力： 熟练掌握 Python / C++ / Java 中的至少一种，代码风格良好，具备工程化思维。

框架使用： 精通至少一种主流深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle。

理论基础： 扎实的数学基础（线性代数、概率论、最优化方法），熟悉常见的机器学习算法（LR、SVM、树模型）及深度学习原理（CNN、RNN、Transformer）。

模型经验：

（如果是NLP方向）熟悉BERT、GPT系列模型，有文本分类、情感分析、知识图谱或大模型微调（LoRA、P-Tuning）经验者优先。

（如果是CV方向）熟悉目标检测、图像分割、图像生成等任务，熟悉OpenCV，有YOLO系列、ResNet、GAN/扩散模型经验者优先。

（如果是推荐/广告方向）熟悉CTR/CVR预估模型，有大规模稀疏特征场景下的建模经验。

3. 加分项（亮点）

在顶级会议/期刊（如 NeurIPS, CVPR, ACL, ICML 等）发表过论文。

在Kaggle、天池等知名算法竞赛中取得过优异成绩。

有将算法落地到实际产品的完整项目经验（从0到1），熟悉 Docker、Kubernetes、TensorRT、ONNX 等部署工具。

具备开源社区贡献者身份，或拥有高质量的GitHub项目。

4. 综合素质

强大的逻辑思维能力和解决问题的能力，能独立分析和拆解复杂的业务问题。

对新技术充满好奇心，具备快速学习能力及英文文献阅读能力。

良好的团队协作和沟通能力，能与产品、后端、运维等团队高效配合。

【我们提供】
成长空间： 接触前沿技术（如大模型应用落地）的真实场景，拒绝“螺丝钉”式工作，提供GPU算力资源及技术交流/参会机会。

薪酬激励： 极具竞争力的薪酬（基本薪资+项目奖金/年终奖）+ 期权/股权激励（针对核心骨干）。

技术氛围： 扁平化管理，工程师文化主导，鼓励技术创新与试错。

基础保障： 五险一金 + 补充商业保险 + 弹性工作制 + 年度体检。