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崗位職責(zé)
（一）人工智能項(xiàng)目開(kāi)發(fā)與維護(hù)
1.參與公司人工智能項(xiàng)目的全生命周期開(kāi)發(fā)，包括需求分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試和部署，確保項(xiàng)目按時(shí)高質(zhì)量交付。
2.負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和優(yōu)化基于人工智能大模型的應(yīng)用系統(tǒng)，包括但不限于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能推薦等領(lǐng)域的項(xiàng)目，提升系統(tǒng)性能和準(zhǔn)確性。
3.對(duì)現(xiàn)有人工智能項(xiàng)目進(jìn)行持續(xù)維護(hù)和改進(jìn)，及時(shí)解決項(xiàng)目運(yùn)行中出現(xiàn)的問(wèn)題，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和業(yè)務(wù)的連續(xù)性。
（二）算法文檔編寫(xiě)與解決方案制定
1.根據(jù)公司產(chǎn)品需求，深入研究和設(shè)計(jì)適合的人工智能算法，撰寫(xiě)詳細(xì)的算法文檔，清晰描述算法模型、實(shí)現(xiàn)方法、參數(shù)調(diào)優(yōu)過(guò)程以及預(yù)期效果等。
2.基于對(duì)業(yè)務(wù)的理解和算法的優(yōu)勢(shì)，為公司的各類(lèi)項(xiàng)目制定完整的人工智能解決方案，包括技術(shù)選型、架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理流程和模型評(píng)估指標(biāo)等，確保方案的可行性和有效性。
（三）行業(yè)前沿跟蹤與技術(shù)優(yōu)化
1.持續(xù)關(guān)注人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)和研究成果，特別是大模型相關(guān)的技術(shù)突破和應(yīng)用案例，定期進(jìn)行技術(shù)分享和交流，為團(tuán)隊(duì)提供最新的技術(shù)思路和方向。
2.將行業(yè)前沿技術(shù)和理念應(yīng)用到公司的業(yè)務(wù)中，對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的 AI 模型進(jìn)行優(yōu)化和創(chuàng)新，提高模型的性能、泛化能力和適應(yīng)性，不斷提升公司產(chǎn)品的智能化水平。
（四）大模型對(duì)接與集成
1.負(fù)責(zé)與外部的人工智能大模型平臺(tái)或服務(wù)進(jìn)行對(duì)接，深入了解其 API 接口和使用規(guī)范，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸和交互。
2.對(duì)引入的大模型進(jìn)行本地化適配和優(yōu)化，根據(jù)公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景特點(diǎn)，調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，使其更好地服務(wù)于公司的特定業(yè)務(wù)需求，提升業(yè)務(wù)效果。
3.整合大模型與公司現(xiàn)有的技術(shù)架構(gòu)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，確保無(wú)縫集成和協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)端到端的智能化解決方案，提高整體業(yè)務(wù)流程的效率和智能化程度。
（五）數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練
1.參與數(shù)據(jù)收集、清洗、標(biāo)注和預(yù)處理工作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為模型訓(xùn)練提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2.運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程和模型訓(xùn)練，不斷優(yōu)化模型性能，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和業(yè)務(wù)指標(biāo)。
3.建立和維護(hù)模型訓(xùn)練的流程和環(huán)境，包括選擇合適的訓(xùn)練框架、優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)、監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程和評(píng)估模型效果，確保模型訓(xùn)練的高效性和穩(wěn)定性。
（六）團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通
1.與產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)緊密合作，深入了解業(yè)務(wù)需求和產(chǎn)品目標(biāo)，提供專(zhuān)業(yè)的技術(shù)支持和解決方案建議，共同推動(dòng)項(xiàng)目的順利進(jìn)行。
2.積極參與團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的技術(shù)討論和交流活動(dòng)，分享自己的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和見(jiàn)解，幫助團(tuán)隊(duì)成員提升技術(shù)水平，共同攻克技術(shù)難題，營(yíng)造良好的團(tuán)隊(duì)技術(shù)氛圍。
技能要求
專(zhuān)業(yè)技能：
1.熟練掌握 Python、Java、C++ 等至少一種編程語(yǔ)言，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和良好的代碼風(fēng)格。
2.深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本理論和算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類(lèi)算法等，能夠熟練運(yùn)用 TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練。
3.熟悉自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的常見(jiàn)任務(wù)和技術(shù)，如文本分類(lèi)、情感分析、機(jī)器翻譯、目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別等，有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4.具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力，熟練使用 SQL、Pandas、NumPy 等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和分析，了解數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法。
5.了解人工智能大模型的基本原理和架構(gòu)，有大模型開(kāi)發(fā)、微調(diào)或應(yīng)用集成經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮，熟悉相關(guān)的預(yù)訓(xùn)練模型和技術(shù)，如 GPT、BERT 等。
優(yōu)先錄取條件：
1.具有人工智能項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)完整的人工智能項(xiàng)目，有實(shí)際項(xiàng)目成果和案例展示。
2.在算法優(yōu)化、模型性能提升、業(yè)務(wù)問(wèn)題解決等方面有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立承擔(dān)復(fù)雜的技術(shù)任務(wù)和挑戰(zhàn)。
學(xué)習(xí)能力：
1.對(duì)新技術(shù)有強(qiáng)烈的好奇心和求知欲，能夠快速學(xué)習(xí)和掌握新的人工智能技術(shù)和工具，不斷提升自己的專(zhuān)業(yè)能力和技術(shù)水平，適應(yīng)快速發(fā)展的行業(yè)需求。
溝通協(xié)作：
具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團(tuán)隊(duì)成員有效地溝通和合作，共同完成項(xiàng)目目標(biāo)。具備較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力和抗壓能力，能夠在復(fù)雜的項(xiàng)目環(huán)境中高效工作，保證項(xiàng)目的順利推進(jìn)。
接受優(yōu)秀畢業(yè)生（含應(yīng)屆生、往屆生）。
薪資待遇可面議。