岗位职责：1. 负责机器学习/深度学习算法的研究与开发，包括但不限于分类、聚类、回归等传统机器学习算法，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型的设计与优化。2. 根据业务需求，构建和训练高质量的机器学习模型，对数据进行特征工程、模型训练、调参优化等操作，以提升模型的性能和准确性。3. 深入挖掘数据中的潜在规律和价值，通过算法实现数据的智能分析、预测和决策支持，为业务决策提供有力依据。4.跟踪机器学习/深度学习领域的最新技术动态，探索新技术在公司业务中的应用可能性，推动公司技术的持续创新。5. 与团队成员紧密合作，共同攻克技术难题，确保项目的顺利推进和高质量交付。任职要求：1.两年以上机器学习/深度学习开发经验；2.有实际的机器学习/深度学习项目经验，能够独立完成从数据预处理到模型部署的全流程工作。3.精通机器学习和深度学习的基本理论和算法，熟悉常见的机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）。4.具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python/C++等编程语言，能够独立完成算法的实现和测试。5.熟悉数据挖掘和数据分析的基本方法，能够对大规模数据进行有效的处理和分析6.在图像识别、生物技术、药物开发领域有深入的研究和实践经验。

苏州英赛斯智能科技有限公司成立于2017年初，是一家专注于生物分离技术的创新型高新技术企业。拥有数量众多的专利及计算机软件著作权。公司在中国苏州和美国洛杉矶分别建有营销、服务中心，致力于为全球客户提供高品质的生物分离设备及化学分析仪器，降低客户运营成本，为客户创造价值。公司已获得包括十余项发明专利在内的三十多项知识产权，在中国苏州及美国波士顿建有研发中心，建有完善的产品研发体系，拥有国际水准的技术研发团队。公司核心技术团队曾在全球一流的科学仪器公司从事过色谱、光谱、质谱、激光散射光谱等高端科学仪器的研发，具有十余年的实验室样品前处理、色谱、光谱及质谱分析仪器、自动化设备、机器视觉技术等领域的研发、工程化、产业化经验，为客户提供从样品分离，前处理到实验室化学分析的全方位智能化解决方案。