我们正在寻找一位极具才华和创新能力的机器学习专家，加入我们客户的先进AI/ML研发团队。在这个角色中，您将站在设计、开发和部署最先进的机器学习算法和模型的前沿，这些算法和模型将直接影响我们的核心产品和用户体验。您将结合理论专业知识与实际工程技能，解决前所未有的挑战，处理海量数据集和分布式系统。
您的职责：
- 研究与创新：识别、研究和开发新颖的机器学习算法和模型（例如，深度学习、强化学习、因果推断），以解决关键产品挑战并解锁新功能。
- 模型开发与部署：设计、训练、评估和部署高度可扩展且高效的机器学习模型到生产系统中，确保其稳健性、性能和可靠性。
- 特征工程与数据理解：与数据工程师和数据科学家合作，从庞大而多样的数据集中识别、创建和优化特征，以优化模型性能。
- 实验与评估：建立严格的新模型评估方法，进行A/B测试，分析结果，并根据实证证据迭代解决方案。
- 跨职能协作：与产品经理、软件工程师和其他研究科学家密切合作，将业务问题转化为机器学习解决方案，并将这些解决方案集成到产品中。
- 保持前沿：跟踪学术界和行业机器学习研究的最新进展，在适当情况下为出版物和专利做出贡献，并将相关技术应用于我们的挑战。
- 推动最佳实践：在组织内倡导机器学习模型开发、MLOps、可重复性和伦理AI的最佳实践。
您的优势：
- 计算机科学、机器学习、统计学或密切相关的定量领域的博士或硕士学位，并在顶级会议（如NeurIPS、ICML、ICLR、KDD）中有强大的发表记录或同等的行业经验。
- 5年以上应用机器学习研究和开发经验，在大规模构建和部署机器学习系统。
- 精通Python和流行的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、JAX）。
- 对核心机器学习概念有扎实的理解：监督/无监督学习、强化学习、深度学习架构（如Transformers、CNNs、RNNs）、贝叶斯方法、优化技术和特征工程。
- 大规模数据处理经验：精通SQL并具有大数据技术（如Spark、Hadoop）经验是必不可少的。
- 强大的实验设计能力：能够设置和分析A/B测试，理解统计显著性，并在产品背景下解释结果。
- 优秀的问题解决能力：能够分解复杂问题，识别根本原因，并开发创新解决方案。
- 出色的沟通能力：能够清晰地向技术和非技术观众阐述复杂的技术概念和研究成果。
- 对影响的热情：希望看到您的研究和模型直接改善数百万/数十亿用户的体验。
