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崗位職責(zé)
1、負(fù)責(zé) AI 相關(guān)算法與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與落地，包括但不限于：
2、自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、語(yǔ)音識(shí)別 / 合成、多模態(tài)模型等；
3、大模型（LLM）應(yīng)用開(kāi)發(fā)、推理服務(wù)部署與優(yōu)化。
4、參與AI 模型訓(xùn)練、微調(diào)、評(píng)估與迭代優(yōu)化，提升模型效果與穩(wěn)定性。
5、將 AI 能力工程化，構(gòu)建可復(fù)用的算法服務(wù)或能力組件（API / SDK）。
6、與產(chǎn)品、前端、后端團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng) AI 能力在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用。
7、參與數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型監(jiān)控及效果分析，持續(xù)優(yōu)化算法性能。
8、跟進(jìn) AI 領(lǐng)域前沿技術(shù)，推動(dòng)新技術(shù)在產(chǎn)品中的應(yīng)用落地。
任職要求
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷。
2、扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟練使用 Python，具備良好的代碼規(guī)范和工程意識(shí)。
3、熟悉常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)算法原理：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)（如 LR、SVM、XGBoost 等）；深度學(xué)習(xí)（CNN、LSTM、RNN、Transformer 等）。
4、熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch / TensorFlow；
5、具備良好的數(shù)據(jù)分析與問(wèn)題拆解能力，能根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì) AI 解決方案。
有以下方向之一或多項(xiàng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：
1、大語(yǔ)言模型（LLM）：模型微調(diào)（LoRA / QLoRA）、Prompt 工程、RAG；
2、多模態(tài)：文本 + 圖像 / 視頻 / 語(yǔ)音聯(lián)合建模；
3、AIGC：文本生成、圖像生成、視頻生成等應(yīng)用開(kāi)發(fā)；
4、語(yǔ)音技術(shù)：ASR、TTS、音頻處理。
5、熟悉 AI 工程化與部署：模型服務(wù)化（FastAPI / Flask / gRPC）；Docker、K8s、GPU 推理優(yōu)化等。