职位描述

作为机器学习工程师，您是一个高度 motivated 的人，具有计算机科学的扎实基础，并在完整的模型开发生命周期中拥有 hands-on 经验——包括特征工程、模型开发、校准、部署和持续监控。在这个角色中，您将灵活、渴望学习新技能，并愿意在团队需要支持的地方贡献力量。这个机器学习工程师能够舒适地与传统表格机器学习模型和现代 AI 技术（包括提示工程和 LLM 基础能力）一起工作。

任职要求

计算机科学、数据分析、软件/计算机工程、计算统计、数学或相关学科的学士学位。
3年以上生产环境的端到端 ML 开发经验（数据准备、特征工程、建模、校准、部署、监控、维护）。
3年以上 MLOps 经验，构建生产管线（CI/CD、模型注册、特征存储），实施监控及漂移检测，自动化重新训练。
3年以上 Python 生产 ML（测试、打包、类型提示、linting）和 SQL 分析和生产工作负载；Scala 有加分。
2年以上分布式计算和云 ML 环境（例如 Spark/Databricks 在 Azure/AWS/GCP）和现代数据生态系统（数据湖、DBMS）经验。
在数据和 ML 工作流中具有强大的调试和优化技能。
有责任和问题解决记录——在不确定性和变化需求下驱动可衡量的影响和质量。
能够清晰地沟通技术决策，并参与文档和设计讨论。
有可证明的系统设计及架构技能，适用于可扩展、高性能的 ML 服务和批/流工作流；熟悉 API 设计和服务集成模式。
有证明的在延迟、成本、性能和合规性之间的权衡理解。