希音资深后台开发工程师（算法工程化方向）
社招全职3年以上信息技术类地点：深圳状态：招聘
任职要求
1. 教育背景：计算机、软件工程、人工智能等相关专业， 本科及以上学历。 2. 工作经验：3年以上算法工程化或后端研发经验，具备模型上线与大规模分布式系统实战经验。 3. 技术能力：熟练掌握Java和Python，熟悉常用深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），掌握微服务架构、容器化（Docker/K8s）、CI/CD、模型…
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工作职责
1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。
包括英文材料
学历+
算法+
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分布式系统+
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Java+
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Python+
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深度学习+
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TensorFlow+
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Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
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This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
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PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
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