崗位職責:
1.AI 數(shù)據(jù)工具需求分析與架構設計:深入調(diào)研業(yè)務場景對 AI 應用的數(shù)據(jù)需求,結合公司 AI 戰(zhàn)略規(guī)劃,設計數(shù)據(jù)工具的整體架構;規(guī)劃數(shù)據(jù)采集、預處理、存儲及與 AI 模型交互的流程,確保數(shù)據(jù)工具能高效支撐 AI 算法訓練與模型部署,滿足 AI 應用的功能需求與性能要求。
2.AI 數(shù)據(jù)工具開發(fā)與實現(xiàn):運用扎實的后端研發(fā)能力,主導 AI 數(shù)據(jù)工具的核心功能開發(fā);開發(fā)數(shù)據(jù)接口以對接不同數(shù)據(jù)源,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸與存儲;搭建數(shù)據(jù)處理平臺,完成數(shù)據(jù)清洗、轉換、特征工程等操作,為 AI 模型提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)。使用合適的 AI 開發(fā)框架,實現(xiàn)數(shù)據(jù)工具與 AI 模型的集成,確保數(shù)據(jù)與算法的無縫銜接。
3.工具性能優(yōu)化與算法協(xié)同:持續(xù)優(yōu)化 AI 數(shù)據(jù)工具的性能,通過代碼優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)等方式,提升數(shù)據(jù)處理效率與工具響應速度;與 AI 算法團隊緊密協(xié)作,根據(jù)算法需求調(diào)整數(shù)據(jù)處理策略,優(yōu)化數(shù)據(jù)特征,助力 AI 模型效果提升,共同推動 AI 應用的迭代升級。
4.工具測試、部署與維護:參與 AI 數(shù)據(jù)工具的功能測試、壓力測試和穩(wěn)定性測試,及時修復測試過程中發(fā)現(xiàn)的問題;負責工具的部署與上線工作,保障工具在生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定運行。收集用戶反饋,對工具進行日常維護與版本迭代,根據(jù)業(yè)務變化和技術發(fā)展,不斷完善工具功能與性能。
5.技術研究與知識共享:跟蹤 AI 與數(shù)據(jù)領域的前沿技術,研究新技術在數(shù)據(jù)工具中的應用可行性,推動技術創(chuàng)新;在團隊內(nèi)分享技術經(jīng)驗與研究成果,參與技術方案評審,提升團隊整體技術水平,為公司 AI 應用發(fā)展提供技術支持。
任職要求:
1.教育背景:計算機類、數(shù)類學、統(tǒng)計類、信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè),碩士研究生及以上,有產(chǎn)品設計、交互界面設計、項目管理或數(shù)據(jù)標注相關經(jīng)歷者優(yōu)先。
2.基本技能:熟練掌握至少一種編程語言,如 Python、Java 等,具備良好的編程能力;熟悉常用的數(shù)據(jù)處理和分析工具,如 Pandas、NumPy、Scikit - learn、SQL 等;了解數(shù)據(jù)挖掘算法,如聚類分析、分類算法、關聯(lián)規(guī)則挖掘等;有數(shù)據(jù)標注經(jīng)驗,熟悉標注工具和流程;對大模型有基本的了解,對數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣和評估方法有自己的認識。
3.工作能力:具有較強的邏輯思維能力和問題解決能力,能夠快速分析和解決數(shù)據(jù)處理過程中出現(xiàn)的問題;工作認真負責,注重細節(jié),有良好的質(zhì)量意識和數(shù)據(jù)敏感度;具備良好的團隊協(xié)作精神和溝通能力,能夠與不同專業(yè)背景的人員有效合作。
4.其他要求:身心健康、責任心強、自驅(qū)力強,具有較好的溝通協(xié)調(diào)能力和團隊協(xié)作精神。