岗位职责：
1.算法工程化落地：将先进的 AI / 群体智能算法进行工程化实现，确保算法在实际业务场景中高效、稳定运行，与现有系统实现无缝对接。
2.算法研发与优化：针对业务需求，深入研究 AI 算法、博弈论等相关算法，设计并开发创新性的算法解决方案，持续优化现有算法，提升算法性能与效率，以满足不断变化的业务挑战。
3.模型训练与调优：运用常用的机器学习、深度学习软件框架与工具，进行大规模数据的模型训练，通过参数调优、架构调整等手段，提高模型的准确性和泛化能力，确保模型在实际应用中的可靠性。
4.跨部门协作：与产品团队、业务部门紧密合作，深入了解业务需求，提供专业的算法支持与技术指导，共同探索 AI 技术在业务场景中的创新应用，推动产品的智能化升级。
5.技术难题攻克：在算法工程化和业务应用过程中，及时发现并解决遇到的技术难题，对关键技术问题进行攻关，为项目的顺利推进提供技术保障。
6.项目中能够与客户直接沟通，设计解决方案并收集反馈并快速迭代。
7. 编写技术文档，参与代码审核。
岗位要求：
1. 本科及以上学历，跨专业背景优先。
2. 算法知识：对 AI 算法（包括监督学习、无监督学习、强化学习、生成式模型等）有深入理解，熟悉博弈论相关算法，掌握其基本原理与应用场景。
3. 技术工具：熟练掌握至少一种常用的机器学习、深度学习软件框架，如 TensorFlow、PyTorch、Nx等，能够运用其进行算法开发与模型训练。
4. 软件开发：具备较强的软件开发能力，熟练掌握Python/JavaScript/Elixir至少一种编程语言，能够独立完成高质量的软件模块开发与维护。
5. 团队协作：具备良好的团队合作精神，善于沟通交流，能够在跨部门团队中有效协作，共同完成项目目标。
6. 学习能力：具有强烈的求知欲和快速学习能力，能够紧跟 AI 技术发展前沿，不断学习和掌握新的算法与技术。
7. 有强烈的责任心和自主学习能力。
8. 熟悉模块化开发、CI/CD、分布式计算等工程知识。
加分项：
1. 研究经验：参与过大规模分布式、博弈论相关研究和项目。
2. 开源项目经验：有独立发布开源项目的经验，在开源社区有一定影响力，能够展示优秀的代码风格与项目管理能力。
3. 学术成果：在国内外知名学术期刊或会议上发表过 AI / 群体智能相关领域的论文，具备扎实的学术研究能力和创新思维。
4. 有开源项目贡献或个人技术博客
5. 具备产品思维，能从用户角度思考问题