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标签:机器学习工程(机器学习工程是将机器学习模型从实验环境部署到生产系统的过程,涵盖数据处理、特征工程、模型训练、评估、监控及自动化运维。它强调工程化实践,确保模型的稳定性、可扩展性和可维护性,是连接算法研究与实际业务应用的关键桥梁。)
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算法系统管理工程师如何高效运维与优化算法系统?
2025-08-07蓝燕云

算法系统管理工程师如何高效运维与优化算法系统?

算法系统管理工程师是连接算法研发与实际应用的关键角色,承担着模型部署、性能优化、故障处理与资源调度等多项任务。面对数据漂移、资源浪费、多团队协作难等挑战,他们需运用MLOps理念、自动化工具和最佳实践来保障算法系统的稳定运行与持续进化。随着AI技术深入各行各业,这一岗位的重要性将进一步凸显。

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推荐管理系统工程如何构建:从数据采集到模型优化的完整实践路径
2025-08-02蓝燕云

推荐管理系统工程如何构建:从数据采集到模型优化的完整实践路径

推荐管理系统工程是一项复杂的系统性工作,涵盖从数据采集、特征工程、模型训练到在线部署和效果评估的全流程。文章详细阐述了如何围绕业务目标构建稳定的数据基础设施,设计有效的特征体系,选择合适的模型架构,并通过A/B测试和多维指标持续优化推荐效果。文中还针对冷启动、稀疏性和实时性等常见挑战提出实用解决方案,强调推荐系统需作为持续迭代的“活系统”来运营。

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