职位： 数据工程师 - 人工智能与机器学习
工作地点： 加州湾区
职责：
1. 开发 AI/ML 模型：
• 设计、构建和训练机器学习模型，使用适当的算法（例如，监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习）。
• 使用各种机器学习和 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras 等）来实现模型。
• 尝试不同的方法（例如，决策树、神经网络、集成方法），并优化以获得最佳性能。
• 使用真实数据进行模型选择、训练、调优和验证，以实现最准确的结果。
2. 数据准备与特征工程：
• 清理、预处理和结构化原始数据以进行分析，确保其适合模型训练。
• 实施数据增强技术，处理缺失数据并去除异常值。
• 工程特征以改善模型性能，理解数据的潜在关系。
3. 算法设计与优化：
• 为特定用例（如图像识别、自然语言处理（NLP）、语音识别或推荐系统）开发和优化算法。
• 优化算法以实现高效性、可扩展性和实时性能。
• 定期评估和提高模型准确性，通过实验不同的超参数、架构和优化技术。
4. 部署机器学习模型：
• 与软件工程师合作，将机器学习模型部署到生产环境中，与现有系统集成。
• 确保模型可扩展、高效，并能够根据需要处理实时或批量数据。
• 实施模型监控和性能跟踪工具，以评估准确性并检测模型漂移。
5. 模型评估与测试：
• 使用交叉验证和其他技术评估模型的泛化能力。
• 实施性能指标以测量模型准确性、精确度、召回率、F1 分数及其他与项目需求相关的指标。
• 进行 A/B 测试并比较多个模型的性能。
6. 持续改进与研究：
• 了解最新的 AI/ML 研究和领域进展，如新算法、架构和技术。
• 参与代码审查并为 AI/ML 开发的最佳实践做出贡献。
• 尝试新的 AI 和机器学习技术，以不断提高性能并解决复杂问题。
7. 协作与沟通：
• 与数据科学家、软件工程师、产品经理和其他利益相关者密切合作，理解业务问题并将其转化为机器学习任务。
• 以清晰易懂的方式向非技术利益相关者传达发现、见解和进展。
• 在项目上进行协作，为 AI/ML 概念提供专业知识，以帮助塑造产品特性或解决方案。
8. 伦理考虑与偏见缓解：
• 确保模型和算法没有偏见且具有伦理性，尤其是在处理敏感数据时。
• 评估模型的公平性、透明性和可解释性，特别是在医疗、金融和法律等关键应用中。
9. 文档记录：
• 记录模型构建过程、算法选择和使用的数据，确保可重复性和透明性。
• 撰写清晰的技术文档和用户指南，以促进协作和知识转移。
10. 创新与原型开发：
• 原型 AI 驱动的解决方案，以展示其潜力和可行性。
• 为新兴的 AI 和 ML 技术（例如，联邦学习、强化学习、生成模型）开发概念验证（PoCs）和新算法。
资格：
1. 教育背景：
计算机科学、数据科学、人工智能、数学或相关领域的学士或硕士学位。
相关领域的博士学位为加分项，但不是必需的。
2. 技术技能：
• 精通 Python、R 或类似语言的编程技能，用于机器学习和数据分析。
• 深入了解机器学习库，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras 和 XGBoost。
• 扎实的线性代数、概率、统计和优化技术基础。
• 熟练掌握算法和数据结构。
• 具备深度学习技术的经验，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、变压器和强化学习。
• 熟悉 NLP 技术、计算机视觉、时间序列分析和其他 AI 子领域。
• 了解数据预处理、特征提取和特征选择技术。
• 熟练使用云平台（AWS、Azure、Google Cloud）进行模型训练和部署。
• 熟悉容器化和编排工具（如 Docker、Kubernetes）为加分项。
• 熟悉大数据技术（Hadoop、Spark 等）为加分项。
3. 软技能：
• 强大的问题解决和分析能力。
• 能够在协作的跨职能环境中工作。
• 有效的沟通能力，能够向非技术利益相关者解释复杂的 AI/ML 概念。
• 注重细节，能够排查和调试代码。
• 对持续学习充满热情，保持对 AI 和 ML 进展的关注。
4. 经验：
• 在生产环境中开发和部署机器学习或 AI 模型的证明经验（3 年以上）。
• 熟悉 MLOps（机器学习操作）原则，如模型版本控制、ML 的 CI/CD 流水线和生产中的模型监控。
5. 优先资格：
• 具备强化学习、无监督学习或生成模型（例如，GANs）的经验。
• 了解 AI 伦理，如缓解偏见和确保模型的公平性。
• 熟悉 NLP 库，如 SpaCy、NLTK、Hugging Face Transformers 等。
• 具备在商业环境中构建和部署 AI 驱动的产品的经验。
• 了解边缘计算和在边缘设备上部署 AI 模型。
6. 工作环境：
• 协作和快速发展的工作环境。
• 有机会与尖端技术合作。
• 支持和充满活力的团队文化。
• 该职位可能需要与多个团队（包括产品、工程和研究小组）合作，以开发和实施 AI/ML 解决方案。 
