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職位描述

TensorFlowpytorch人工智能計(jì)算機(jī)軟件云計(jì)算/大數(shù)據(jù)
核心側(cè)重：技術(shù)實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)架構(gòu)理解、數(shù)據(jù)與模型落地。
一、崗位職責(zé)
1. 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與架構(gòu)支持：協(xié)助研發(fā)經(jīng)理和架構(gòu)師進(jìn)行AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)治理和模型部署方案的制定。
2. 智能化應(yīng)用落地：負(fù)責(zé)AI模型和算法在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的集成、測試與優(yōu)化，確保智能化應(yīng)用的穩(wěn)定搭建與高效運(yùn)行。
3. 技術(shù)文檔編制：深度參與項(xiàng)目技術(shù)調(diào)研、需求分析，并編制《系統(tǒng)設(shè)計(jì)說明書》、《技術(shù)實(shí)現(xiàn)文檔》、《數(shù)據(jù)流圖》等核心技術(shù)文檔。
4. 技術(shù)可行性分析：參與新技術(shù)的預(yù)研和競品的技術(shù)架構(gòu)分析，為系統(tǒng)功能和性能提升提供技術(shù)評估和優(yōu)化建議。
二、任職要求
（一）AI知識與技術(shù)（偏工程實(shí)現(xiàn)）
1. AI應(yīng)用理解：熟知AI應(yīng)用領(lǐng)域和場景，深入理解當(dāng)下AI技術(shù)的能力、局限性及其在系統(tǒng)中的工程實(shí)現(xiàn)方式。
2. 模型與算法基礎(chǔ)：了解深度學(xué)習(xí)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并熟悉至少一種主流AI框架（如TensorFlow/PyTorch）。
3. 大模型技術(shù)應(yīng)用：熟悉和深入使用過3種以上大模型產(chǎn)品，對于其API調(diào)用、模型微調(diào)（Fine-tuning）和部署有工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
4. 提示工程：了解大模型中的問答機(jī)制，精通提示詞工程（Prompt Engineering）和上下文管理等原理，能應(yīng)用于系統(tǒng)集成。
（二）數(shù)據(jù)治理與系統(tǒng)工程
5. 數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)：熟知數(shù)據(jù)標(biāo)注的目的、流程和質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，了解數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程。
6. 數(shù)據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：有數(shù)據(jù)標(biāo)注或數(shù)據(jù)集構(gòu)建的實(shí)踐經(jīng)歷，對數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型訓(xùn)練的關(guān)系有深刻理解。
7. 知識工程：了解知識圖譜、向量數(shù)據(jù)庫等知識庫的應(yīng)用場景和建設(shè)難點(diǎn)，具備數(shù)據(jù)清洗和知識抽取的能力。
8. 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：了解和使用過大數(shù)據(jù)量情況下數(shù)據(jù)治理、存儲和流式處理的工具和方法。
（三）個(gè)人品格
9. 學(xué)習(xí)與潛力：熱愛本行業(yè)，堅(jiān)持不懈地努力學(xué)習(xí)，具備優(yōu)秀的問題解決能力和研發(fā)潛力者優(yōu)先。
10. 團(tuán)隊(duì)合作：誠信勇敢，具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能積極推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)進(jìn)步。

職位發(fā)布者

張女士/人事經(jīng)理

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