2026校园招聘-AI算法研究员 15k-30k

核心职责：
1.负责相关机器学习与深度学习模型的设计、开发及优化工作。
2.开展多目标优化算法的研发，综合平衡各类关键指标。
3.运用各类先进算法模型，探究相关因素之间的关联性，为优化方案提供支持。
4.整合多来源数据，构建数据分析模型及相关分析框架。
5.开发实时监测相关算法，对过程进行动态分析与参数调整。
6.与跨部门团队紧密协作，推动算法模型的应用与落地。
7.负责技术转移与标准化工作，撰写相关技术文档、报告及申报材料，确保符合行业规范。

任职要求：
1.硕士：具备计算生物学、生物信息学、人工智能、化学工程等交叉学科背景，或在相关领域有深度研究与实践经验。
2.博士：在相关模型构建或过程优化领域有研究经验者，对AI算法研究领域的前沿动态保持敏锐洞察力，能快速学习并掌握新兴技术，以满足不断发展的业务需求。
3.具备扎实的 AI 算法能力：
a.精通主流深度学习框架，熟悉模型优化、迁移学习及分布式训练等相关技术。熟悉线性回归、神经网络等多种算法模型的搭建与训练，能够根据业务需求进行模型架构的创新设计。
b,掌握各类优化算法及统计建模工具。深入理解传统机器学习算法与深度学习模型的内在联系，能够根据实际业务场景灵活选择合适的算法组合。
c.熟练掌握机器学习经典算法，如决策树、随机森林、支持向量机、聚类算法等，能灵活运用算法解决实际问题。能够熟练运用机器学习模型评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对模型性能进行全面评估，并精通交叉验证、超参数优化等调优方法，持续提升模型效果。
d.熟悉机器学习模型评估指标与调优方法，包括交叉验证、超参数优化等。能够熟练运用Python或Java等编程语言进行算法开发与数据处理，具备良好的代码规范与模块化设计能力，确保算法代码的高效性、可读性和可维护性。
4.具备相关领域工艺知识（加分项）
a.了解相关细胞培养工艺开发流程，熟悉相关组分作用机制及分析方法。熟悉生物实验的基本原理，能够基于实验数据设计合适的算法验证方案。
b.熟悉相关实验操作或筛选平台使用经验者优先。熟悉生物数据处理及分析流程，能够对多模态数据进行预处理、特征提取和分析，具备从海量数据中挖掘有效信息的能力。
c.具备较强的工程实现能力：能够将算法理论高效转化为实际工程应用，将复杂算法逻辑落地实现。 熟练掌握至少一种主流编程语言，能够灵活运用代码实现算法逻辑，处理复杂数据结构。
5.具备出色的跨学科沟通能力，能够准确理解不同领域需求并转化为算法解决方案。
6.拥有创新思维与良好的抗压能力，可独立主导项目从理论研究到实际应用的全流程。