岗位职责：
制定技术战略与规划，领导跨平台（移动、网页、PC）语言模型应用的研发和实施。
管理技术团队，包括前端、后端、机器学习工程师及UI/UX设计师，确保项目按时高质完成。
选择合适的技术栈，设计架构，监督系统开发和部署，包括API设计、数据库管理及云服务配置。
引领机器学习模型的研发，包括数据处理、模型训练和算法优化。
确保产品符合最高的安全和隐私标准，包括代码审查、安全测试和合规性监督。
负责DevOps流程的建立和维护，包括自动化测试、持续集成和持续部署。
监测技术发展趋势，推动团队技能提升和新技术的学习。

任职资格：
计算机科学或相关领域硕士以上学位。
8年以上软件开发经验，其中至少3年在AI/ML领域的工作经验。
熟练掌握前端和后端开发技术，有跨平台应用开发经验。
深厚的机器学习和NLP理论基础，有成功实施大规模机器学习项目的经验。
熟悉云服务和DevOps工具链，具备在高可用、高并发环境下架构和维护大型系统的能力。
具备强大的项目管理能力和卓越的领导力，能够带领团队解决复杂问题。
拥有良好的沟通能力和团队协作精神，能与跨职能团队有效合作。
对软件工程最佳实践有深入理解，包括敏捷开发、TDD、CI/CD等。
有处理大规模数据集的经验，熟悉数据结构和算法优化。
英语流利，能够阅读和理解技术文档，并进行有效沟通。

技术栈:
前端开发： 对于手机端（iOS/Android），可能涉及Swift（iOS），Kotlin/Java（Android），React Native或Flutter（跨平台）。对于网页端，需要HTML5, CSS3, Javaｓｃｒｉｐｔ及框架如React.js或Vue.js。对于PC端，可以用Electron等进行跨平台开发。
后端开发： Node.js, Python（常用于机器学习和数据处理），Java或Go等语言。需要对RESTful API设计有深入理解。
机器学习： Python作为主要语言，熟悉TensorFlow, PyTorch等框架。
数据库： SQL（如PostgreSQL, MySQL）和NoSQL（如MongoDB）数据库的设计与管理。
云服务和DevOps： 对AWS, Azure, Google Cloud等云服务的使用，以及Kuberｎｅｔes, Docker等容器化技术的应用。
版本控制和代码管理： Git, GitHub/GitLab等。

相关理论:
自然语言处理（NLP）： 包括语言模型、文本分类、情感分析、语言生成等。
机器学习和深度学习： 理解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、变换器模型等。
数据结构和算法： 为性能优化和资源管理提供支持。
软件工程： 包括敏捷开发、测试驱动开发（TDD）、持续集成（CI）和持续部署（CD）等方法论。
用户体验（UX）设计： 对移动和网页端的用户交互有深刻理解。

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上班地址：-北京-北京市海淀区中关村大街27号(海淀黄庄地铁站A2西北口步行160米)