要求
• 持有计算机科学或类似学科的硕士学位，
• 在机器学习和人工智能方面有三年以上的经验，特别是在搜索、推荐和营销方面，
• 具有开发和推出可扩展系统的能力，
• 深入理解人工智能（AI）和数据科学，
• 能够在少量监督下工作，经常独立创建和部署数据科学和机器学习模型，
• 在不同职能中具有影响力和合作能力，并熟练使用流行的云平台，
• 擅长处理中高复杂度的项目，并擅长在解决方案准确性和效率之间取得平衡，
• 倡导卓越的软件开发实践，注重可维护性、版本控制和模型部署的便捷性，
• 熟练使用Python、Pandas、Pytorch/Tensorflow、Huggingface、NLTK等工具，
• 对自然语言处理（NLP）有基础知识，包括命名实体识别分类、生成等，
• 对深度学习有基础知识，包括层、损失函数、训练等，
• （理想条件）硕士学位并且有5年以上经验，或者博士学位并且有3年以上经验，
• （理想条件）在深度学习/机器学习/自然语言处理研究方面有良好的记录，
• （理想条件）擅长改进搜索引擎以提高用户体验，
• （理想条件）全面了解搜索自动完成、语义搜索、推荐算法、排序学习技术和个性化策略，
• （理想条件）在将机器学习应用于营销方面具有丰富的专业知识，
• （理想条件）能够微调和实现大规模语言模型，
• （理想条件）有设计项目部署架构和框架的经验，与工程团队合作，
• （理想条件）有为提升交叉销售创建推荐系统的经验，
• （理想条件）擅长监督AWS中的生产部署的各个方面
工作内容
• 在这个职位上，您将负责开发和监督机器学习模型，包括创建和转换相关数据流水线、特征存储和模型部署，
• 您的工作将涵盖电子商务搜索、推荐、营销和数据分析领域的项目，直接为Material Bank的在线客户体验做出贡献，对收入产生可衡量的影响，
• 处理和优化点击流数据以构建机器学习模型，
• 建立评估在线和离线机器学习模型的指标，
• 与运维工程师合作，将机器学习模型部署为微服务，
• 参与A/B测试，获取见解，并相应地改进模型，
• 开发数据工作流和特征存储解决方案，用于模型部署，
• 在团队决策中发挥积极作用，参与代码审查以发现错误，并协助解决软件问题，
• 检查点击流数据，发现网站的潜在改进点，
• 提供有关数据模式/结构改进的见解，
• 协助搜索平台工程师理解机器学习模型的需求，
• 使用众包创建训练数据 
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