长鑫存储AI算法工程师-Algorithm Engineer(J18485)
任职要求
1.硕士研究生及以上，计算机、AI、微电子、数学、统计等相关专业，3年以上工作经验（博士可放宽工作年限要求）； 2.具备良好的编程能力和工程能力，熟练掌握 C/C++/Python 等编程语言，以及常见数据结构和算法实现，有数据处理、系统开发等实践经验； 3.熟悉常见机器学习、深度学习算法，并具有实践经验； 4.精通大模型（LLM）、AI Agent 技术原理，有完整的大模型微调、Agent 系统开发或多模态数据处理项目落地经验； 5.有较强的逻辑思考能力…
工作职责
1. 模型开发与优化 设计/实现机器学习（ML）、深度学习（DL）及大模型（LLM）算法，解决业务场景问题； 主导模型训练、调参、评估及部署全流程（如分类、预测、NLP任务）； 2. 数据处理与挖掘 构建高效数据管道，处理多源异构数据（文本/图像/时序数据）； 开发特征工程方案，提升模型泛化能力； 3. 工程落地 将算法封装为API服务，对接前后端系统（TensorFlow/PyTorch + Flask/Django）； 4. 前沿技术探索 跟踪AI领域最新进展（如多模态、强化学习、Agent技术），推进技术迭代；
1. 模型开发与优化 设计/实现机器学习（ML）、深度学习（DL）及大模型（LLM）算法，解决业务场景问题； 主导模型训练、调参、评估及部署全流程（如分类、预测、NLP任务）； 2. 数据处理与挖掘 构建高效数据管道，处理多源异构数据（文本/图像/时序数据）； 开发特征工程方案，提升模型泛化能力； 3. 工程落地 将算法封装为API服务，对接前后端系统（TensorFlow/PyTorch + Flask/Django）； 4. 前沿技术探索 跟踪AI领域最新进展（如多模态、强化学习、Agent技术），推进技术迭代。
1. 模型开发与优化：设计并实现机器学习、深度学习及大模型算法，应用于业务场景问题；主导模型训练、调参、评估及部署全流程（含分类、预测、NLP任务等）； 2. 数据处理与挖掘：构建高效数据管道，处理多源异构数据（文本、图像、时序数据等），开发特征工程方案以提升模型泛化能力； 3. 工程落地：将算法封装为API服务，使用TensorFlow/PyTorch及Flask/Django对接前后端系统，推动算法在生产环境中的稳定运行； 4. 前沿技术探索：跟踪AI领域最新进展（如多模态、强化学习、Agent技术），推进技术迭代与应用创新。
1. 负责商品标准化领域的算法开发与优化，通过深入理解业务需求，设计并实现高效的算法模型，提升商品标准化的自动化与智能化水平； 2. 研究并应用机器学习、深度学习等前沿技术，解决商品标准化过程中的复杂问题，提高商品信息处理的准确性与效率； 3. 参与商品标准化技术平台的构建与维护，确保算法的稳定性与可扩展性，支持业务的快速发展； 4. 与产品、运营等团队紧密合作，通过技术手段解决业务痛点，推动商品标准化技术的创新与应用； 5. 跟踪行业内的技术动态，持续优化算法模型，确保技术方案的先进性与适用性。
1. 负责商品标准化领域的算法开发与优化，通过算法创新提升商品信息处理的效率与准确性； 2. 根据业务需求，设计并实现高效的算法模型，解决商品标准化过程中的技术难题，提升整体业务流程的智能化水平； 3. 跟踪AI领域的最新技术动态，将先进的算法技术应用于商品标准化的实际场景中，推动业务模式的创新与发展； 4. 与产品、运营等团队紧密合作，确保算法解决方案能够有效落地，满足业务发展的需求，达成既定目标； 5. 参与制定团队的技术路线图，指导初级算法工程师，共同推动团队技术能力的提升。