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崗位職責(zé)
1.AI 模型開發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)參與公司 AI 項(xiàng)目的需求分析與技術(shù)方案設(shè)計(jì)，依據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等）選擇合適的算法模型（如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型），完成模型的設(shè)計(jì)、開發(fā)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及驗(yàn)證工作，確保模型在精度、效率、穩(wěn)定性等方面滿足業(yè)務(wù)指標(biāo)。
2.數(shù)據(jù)處理與預(yù)處理：主導(dǎo)或參與 AI 項(xiàng)目所需數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注、特征工程等工作，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集；對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估與監(jiān)控，解決數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、數(shù)據(jù)不平衡等問題，為模型訓(xùn)練提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。
3.技術(shù)落地與工程化：將訓(xùn)練完成的 AI 模型轉(zhuǎn)化為可落地的工程化解決方案，與研發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作完成模型的部署（如基于云平臺(tái)、邊緣設(shè)備等部署方式）、集成與上線工作；優(yōu)化模型在生產(chǎn)環(huán)境中的性能，降低 latency、提升吞吐量，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
4.技術(shù)調(diào)研與創(chuàng)新：持續(xù)關(guān)注全球 AI 領(lǐng)域的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)（如大模型、生成式 AI、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），定期開展技術(shù)調(diào)研與預(yù)研工作；探索新技術(shù)在公司業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用可能性，推動(dòng) AI 技術(shù)創(chuàng)新，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供技術(shù)儲(chǔ)備與新方向。
5.團(tuán)隊(duì)協(xié)作與文檔輸出：與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、研發(fā)等跨部門團(tuán)隊(duì)緊密溝通，明確 AI 項(xiàng)目的業(yè)務(wù)目標(biāo)與技術(shù)邊界，確保項(xiàng)目高效推進(jìn)；負(fù)責(zé)撰寫 AI 項(xiàng)目相關(guān)的技術(shù)文檔，包括方案設(shè)計(jì)文檔、模型開發(fā)文檔、部署手冊(cè)、技術(shù)調(diào)研報(bào)告等，沉淀技術(shù)成果。
任職要求：
1.專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備：扎實(shí)掌握 AI 核心理論知識(shí)，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)（決策樹、SVM、隨機(jī)森林、邏輯回歸等）、深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN、Transformer 等）、統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)等；熟悉常見的 AI 算法原理、適用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)。
2.技術(shù)技能要求：
?熟練使用至少一種主流的 AI 開發(fā)框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，能夠獨(dú)立完成模型的搭建、訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)；
精通至少一種編程語言，如 Python，?（必備），熟悉 C++/Java 者優(yōu)先；掌握數(shù)據(jù)處理與分析工具，如 Pandas、NumPy、Matplotlib、SQL 等，能夠高效處理結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；
?了解 AI 模型工程化相關(guān)技術(shù)，如模型壓縮（量化、剪枝）、部署工具（TensorRT、ONNX Runtime）、容器化（Docker、K8s）、云服務(wù)（AWS/Azure/ 阿里云 / 騰訊云 AI 服務(wù)）者優(yōu)先。
3.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)要求：
?有 1-3 年及以上 AI 相關(guān)項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少獨(dú)立主導(dǎo)或核心參與過 1 個(gè)完整的 AI 項(xiàng)目（從需求分析到落地上線），涉及計(jì)算機(jī)視覺（如圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割）、自然語言處理（如文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、大模型微調(diào)）、推薦系統(tǒng)、時(shí)序預(yù)測(cè)等任一領(lǐng)域者優(yōu)先；
?有大模型（如 GPT、LLaMA、文心一言、通義千問等）微調(diào)、提示工程（Prompt Engineering）、Agent 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
?有教育行業(yè) AI 落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，能清晰闡述項(xiàng)目中遇到的技術(shù)難點(diǎn)及解決方案
4.軟技能要求：
?具備較強(qiáng)的問題分析與解決能力，能夠快速定位 AI 項(xiàng)目中的技術(shù)問題（如模型精度不達(dá)標(biāo)、訓(xùn)練效率低、部署后性能差等）并提出有效解決方案；
?擁有良好的學(xué)習(xí)能力與自驅(qū)力，能夠快速跟進(jìn) AI 領(lǐng)域的新技術(shù)、新工具，主動(dòng)探索技術(shù)在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用；
?具備優(yōu)秀的溝通表達(dá)與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠清晰地向跨部門同事傳遞技術(shù)信息，高效推進(jìn)跨團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目；
?有較強(qiáng)的責(zé)任心與抗壓能力，能夠在項(xiàng)目 deadline 壓力下保證工作質(zhì)量與進(jìn)度。