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崗位職責(zé)：
1、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與規(guī)劃:負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和規(guī)劃人工智能系統(tǒng)的整體架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、模型訓(xùn)練、推理等環(huán)節(jié)，確保系統(tǒng)的高性能、高可用性和可擴(kuò)展性；
2、技術(shù)選型與應(yīng)用:跟蹤和評(píng)估人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)，根據(jù)項(xiàng)目需求進(jìn)行技術(shù)選型，引入適配的、主流的人工智能模型開發(fā)框架，并推動(dòng)項(xiàng)目落地應(yīng)用；
3、跨域協(xié)同與方案落地:統(tǒng)籌協(xié)調(diào)云服務(wù)、硬件、業(yè)務(wù)部門、第三方合作伙伴及客戶等利益相關(guān)方，主導(dǎo)AI技術(shù)方案的集成與實(shí)施，確保技術(shù)路線與業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊；
4、解決方案制定:深入理解業(yè)務(wù)需求，結(jié)合人工智能技術(shù)，制定滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的技術(shù)解決方案，推動(dòng)人工智能技術(shù)在業(yè)務(wù)中的落地和創(chuàng)新應(yīng)用；
5、項(xiàng)目管理與推進(jìn):負(fù)責(zé)人工智能項(xiàng)目的全生命周期管理，包括制定項(xiàng)目計(jì)劃、協(xié)調(diào)資源、跟蹤項(xiàng)目進(jìn)度、確保項(xiàng)目按時(shí)交付并滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)；
6、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與指導(dǎo):提供團(tuán)隊(duì)技術(shù)指導(dǎo)和支持，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平的提升與協(xié)同效率的優(yōu)化。
1、學(xué)歷要求：碩士研究生及以上學(xué)歷；本科及研究生階段均畢業(yè)于國(guó)家“雙一流”建設(shè)高?；驀?guó)內(nèi)外知名院校；計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)；已獲得博士學(xué)歷者優(yōu)先；
2、工作經(jīng)驗(yàn):具備5-10年及以上人工智能技術(shù)研發(fā)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，擁有在知名科技企業(yè)、高等院?；蝽敿饪蒲袡C(jī)構(gòu)的工作經(jīng)歷者優(yōu)先，至少在一個(gè)垂直領(lǐng)域（如：建材、冶金、能源、制造等）有深入的AI技術(shù)落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮；
3、技術(shù)能力:精通主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法及TensorFlow/PyTorch等框架；具備NLP或CV任一方向的扎實(shí)理論知識(shí)和項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；有分布式訓(xùn)練（如Megatron-LM, DeepSpeed）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
4、架構(gòu)設(shè)計(jì)能力:具備主導(dǎo)大型AI平臺(tái)一體化、端到端（End-to-End）架構(gòu)設(shè)計(jì)的能力；擅長(zhǎng)系統(tǒng)性能優(yōu)化與架構(gòu)調(diào)整，能保障平臺(tái)在面對(duì)海量數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)時(shí)的穩(wěn)定性與可擴(kuò)展性；
5、問題解決能力:具備優(yōu)秀的分析判斷和問題解決能力，能有效應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)；能快速定位并解決項(xiàng)目開發(fā)過程中的關(guān)鍵問題，保證項(xiàng)目順利推進(jìn)；
6、溝通協(xié)作能力:具備良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與業(yè)務(wù)部門進(jìn)行基本的需求溝通和交流。