职位描述

Recruit Signals 是一个基于AI的招聘智能平台，帮助招聘销售专业人士识别短期内最可能雇佣的公司。我们是一家轻量级团队，在机器学习、大语言模型和B2B销售智能领域交汇。我们的数据基础设施已经到位（通过供应商的LinkedIn数据和内部数据工程师）——我们现在正在招聘产品核心的ML/AI大脑。你将负责Recruit Signals的全部智能层，从清洁的结构化数据中我们的供应商管道中，将其转变为准确、可解释和可操作的招聘预测。你不需要从零开始构建数据管道——我们的内部数据工程师负责这一层。你将与他们紧密合作，指定你需要的特征和数据结构，并专注于构建真正具有预测性的模型和AI系统，从非结构化内容中提取信号。

职责包括：预测建模（• 设计和训练时间序列模型（GRU/LSTM）对时间序列公司数据进行预测，提前1-2个月预测招聘激增；• 从结构化数据中多个信号类别中提取特征，涵盖公司活动、人才流动和市场信号；• 构建和维护多个模型管道，适合不同公司类型，每个评分独立基于相关信号；• 处理类别不平衡、滑动窗口构造、时间序列训练/测试分割，以及使用排名导向的评估指标进行模型评估；• 负责模型版本控制、实验跟踪（MLflow或等价）和定期重新训练周期。）

要求：• 4到7年机器学习/AI工程经验，你已经构建和拥有系统，而不仅仅是贡献；• 能够在不确定性和独立做出架构决策而不需技术负责人；• 你以结果为导向（这个模型实际上提高精度？）而不是输出（模型成功训练）；• 能够清晰地与非技术利益相关者沟通——解释为什么公司得分87在plain English中与模型准确性一样重要；• 基于印度，可用在远程优先的环境中，与跨时区的异步协作。

薪酬与福利：薪酬：具有竞争力，对标印度市场资深IC职位。工作方式：完全远程，异步优先。所有权：高自主性——你拥有产品智能层。成长：早期雇佣于快速发展的AI原生产品；直接面向创始团队。

任职要求

• 4到7年机器学习/AI工程经验，你已经构建和拥有系统，而不仅仅是贡献；• 能够在不确定性和独立做出架构决策而不需技术负责人；• 你以结果为导向（这个模型实际上提高精度？）而不是输出（模型成功训练）；• 能够清晰地与非技术利益相关者沟通——解释为什么公司得分87在plain English中与模型准确性一样重要；• 基于印度，可用在远程优先的环境中，与跨时区的异步协作。