职位概要
高级人工智能/机器学习工程师将构建、训练和优化用于内容理解、排序和评分的机器学习模型。您将把研究概念转化为稳健的、可投入生产的机器学习管道，并维护高质量代码以推动有影响力的人工智能解决方案。
职责
使用现代框架实现视频、图像、音频或文本的深度学习模型，以增强内容理解和排序能力。开发和维护训练和评估管道，包括数据加载器、增强和指标，以确保模型性能可靠。设计和执行实验，调整超参数，并优化模型的延迟和准确性以满足生产要求。与后端工程师合作，通过可扩展的API和服务部署模型，实现与生产系统的无缝集成。监控模型在生产环境中的性能，并设计再训练和改进循环，以维持和增强模型的有效性。为机器学习工具、实验跟踪系统和全面文档的开发做出贡献，以支持团队生产力和知识共享。
所需能力和认证
计算机科学、工程、数据科学或相关领域的学士学位。4-7年以上作为机器学习工程师、应用科学家或同等角色的经验。熟练使用PyTorch或TensorFlow和常见的机器学习库来开发和优化模型。在至少一个领域有经验：计算机视觉、视频处理、语音/音频处理或自然语言处理（NLP）。对量化、剪枝、蒸馏和批处理等模型优化技术有深入理解，以提高模型效率。熟悉GPU训练、分布式训练和基于云的机器学习工作流，以支持可扩展的模型开发。具备强大的Python编码技能和软件工程最佳实践的扎实掌握，以生成可维护和高效的代码。
优先能力和资格
拥有机器学习、人工智能、数据科学或相关领域的硕士学位者优先，但有足够经验者非必需。具有使用MLOps工具（如MLflow或Weights & Biases (W&B)）的经验，以简化模型生命周期管理。在Kaggle竞赛或类似机器学习竞赛中有背景，展示实际问题解决技能。曾在初创环境中工作过，参与快节奏和创新项目的经验。
