27届校招—AI应用工程师

设计并执行模型训练、验证、测试实验方案，持续评估和优化模型性能；

负责特征工程与数据质量提升，处理缺失值、异常值，增强模型泛化能力；

将模型部署为生产级在线推理服务，保障上线后的稳定性与迭代效率；

使用 Prometheus、Grafana、全链路追踪和主动告警体系进行系统监控与故障定位；

持续优化模型在生产环境的运行性能，推进模型更新与迭代

2027届本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业；

能设计模型训练实验方案，完成模型训练、验证和测试，评估模型性能并调整优化参数；能应用交叉验证、模型集成、模型剪枝等技术提升模型性能，确保模型在不同数据集上表现一致；

具备上线后的迭代、稳定性保障能力，能处理 70% 上线后的实际工程问题，而非仅停留在跑通 Demo 阶段；

能从复杂业务数据中提取有价值特征，设计并实现高效特征工程策略；能处理大规模数据集中的缺失值、异常值等问题，提升数据质量与模型泛化能力；

能使用 Prometheus 采集关键指标、Grafana 可视化监控，搭建全链路追踪与主动告警体系，快速定位系统故障；

负责将训练好的机器学习模型部署到生产环境，设计并实现模型在线推理服务；优化模型在生产环境中的运行性能，监控模型在线表现，并进行模型更新和迭代