岗位职责
- 参与机器学习与大模型领域工作，进行深度学习/因果模型/大模型agent的设计、训练、评估与迭代优化，支持线上业务指标提升；
- 参与特征工程、数据清洗与样本构建（含数据分析、指标口径对齐与可视化；
- 跟进并复现前沿论文/开源方案（推荐/排序/因果推断/时序预测等方向之一），完成实验对比与结论沉淀；
- 与产品、数据、工程同学协作，推动小型项目从需求到上线验证的闭环。
职位要求
- 本科/硕士在读，计算机/统计/数学/电子等相关专业，具备扎实的编程与数据结构基础；
- 熟练使用 Python，掌握常用数据分析工具（numpy/pandas）与至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）；
- 理解典型的机器学习、深度学习、大模型后训练能力，和常用损失函数与评估指标（AUC、LogLoss、RMSE 等）；
- 有较好的实验习惯与工程意识：代码规范、可复现、能写清实验报告与结论；
- 具备良好的沟通协作能力与自驱力，能在导师指导下独立推进任务。 加分项 有因果推断/uplift/AB 实验挖掘经验或兴趣； 有推荐/多任务学习等相关项目经验； 有大数据处理经验（SQL/Spark/Hive/ClickHouse），或有线上服务化经验（FastAPI/GRPC）； 论文复现、竞赛（Kaggle/天池等）。
