岗位职责：
1.负责设计、开发和部署机器学习模型和算法，制定可实施的基于机器学习的设计-优化流程，解决复杂的工程技术问题。
2. 数据收集、分析和预处理：负责收集、清洗、探索和预处理数据，提取可用于机器学习模型训练的特征。
3.. 创建模型和评估：选择、创建或设计合适的机器学习模型和算法应对特定的技术问题与挑战，进行模型训练和评估，并通过特征工程或模型超参调试以提高模型的预测性能及泛化能力等。
4.. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，确保模型的稳定性、可靠性、效率及与已有系统的兼容性。
5. 模型监控和维护：监测模型在生产环境中的实时表现，根据反馈及时调整，保证模型的可靠性、准确性及效率。
6. 团队合作：与数据科学家、工程师和业务团队紧密合作，共同推动机器学习项目的成功实施和落地。
7. 技术归档与knowhow：将模型发展过程、成败经验、结果及心得等形成技术文档或knowhow，方便与（非）技术团队的交流。
8. 持续学习：跟踪最新的机器学习研究成果和技术趋势，不断学习和提升自己在机器学习领域的专业知识和技能，引入新知识、新方法、新工具等提升现有模型。
任职资格：
1.硕士及以上学历，计算机、统计学等相关专业背景。
2.具备信息搜索、文献阅读及算法实现的能力。
3.熟悉机器学习、模式识别等领域的相关算法，有扎实的技术基础和统计理论。
4.能够熟练应用统计学模型，如逻辑回归、决策树等。
5.良好的编程基础，熟悉多种编程语言和Linux开发环境。
6.在统计机器学习（如深度神经网络、Boosting, 图模型, 概率统计, 最优化方法等）或语义理解检索（如知识图谱表示, 结构化预测, 语义解析, 信息检索, 知识挖掘等）中有深入的研究。
7.良好的英语听说读写能力，优秀的逻辑思维和独立思考能力，对数据有敏锐的直觉，善于解决和分析问题，富有想象力和学习能力，良好的团队合作精神。