用机器学习/深度学习/Transformer把想法做成高质量、可落地、可规模化的产品能力。

工作职责

基于机器学习、深度学习、Transformer 进行模型研发与优化（时序预测等场景），产出可复现的实验结论与工程实现。

完成数据处理、特征工程、标注策略与评估指标设计；搭建端到端训练与推理管线（数据→训练→评测→部署）。

任职要求（必须）

专业背景：计算机/数学/统计/金融工程等相关专业；在读/应届均可。

编程能力：熟练 Python（必需），会 R 亦可；良好的工程习惯与代码规范

算法基础：扎实的概率统计、线性代数、优化方法；了解常见 ML/DL 模型与评估方法。

框架与工具：熟练使用 PyTorch或TF，了解 scikit-learn/XGBoost/LightGBM 等常用工具。

独立研究与工程实现：能从论文/报告到原型复现与工程落地，清晰呈现实验设计与结果复盘。

实习时长：至少6个月，保证稳定出勤（到岗安排可沟通）。

加分项（符合其一即佳）

竞赛经历：ACM-ICPC/CCPC、数学建模、Kaggle/天池等获奖或高分成绩，计算机学术论文

有高质量开源项目或技术博客/论文产出。

联系方式：libichong@stu.pku.edu.cn, 并附上个人简历