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一、技術(shù)能力要求：
1、 算法與理論能力
機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)： 精通經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如SVM、決策樹、聚類等）和深度學(xué)習(xí)核心架構(gòu)（如CNN、RNN/LSTM、Transformer、GNN等）。
領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)： 在至少一個(gè)領(lǐng)域有深入實(shí)踐，如：
計(jì)算機(jī)視覺（CV）： 目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像生成。
自然語言處理（NLP）:大語言模型應(yīng)用、文本分類、NER、情感分析、知識(shí)圖譜。
推薦系統(tǒng)/廣告搜索： 召回、排序、序列建模。
語音/音頻處理。
模型優(yōu)化： 精通模型壓縮（剪枝、量化）、知識(shí)蒸餾、模型加速等技術(shù)。
2、工程與架構(gòu)能力
精通Python，熟練SQL。
Java/Scala/C++/Go（至少熟悉一種）： 用于構(gòu)建高性能、高并發(fā)的在線服務(wù)或底層框架。
精通至少一個(gè)主流深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow 或 PyTorch。
熟悉生態(tài)工具，TensorFlow Serving, PyTorch Lightning, ONNX 等使用。
熟練使用 Hadoop, Spark, Flink 進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
熟悉消息隊(duì)列（如 Kafka, Pulsar）和數(shù)據(jù)同步工具。
精通 Docker 容器化技術(shù)。
精通至少一種編排工具，如 Kubernetes，能夠設(shè)計(jì)和部署基于K8s的AI平臺(tái)或服務(wù)。
能夠設(shè)計(jì)和搭建完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線，涵蓋數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、部署、監(jiān)控全生命周期。
熟悉相關(guān)工具鏈，如 MLflow, Kubeflow, Airflow, Feast, Prometheus/Grafana 等。
具備設(shè)計(jì)高可用、高擴(kuò)展、可維護(hù)的分布式系統(tǒng)能力。
熟悉微服務(wù)架構(gòu)、API設(shè)計(jì)、系統(tǒng)解耦等理念。
能夠設(shè)計(jì)高效、可靠的數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注和特征工程流水線。
理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)治理等相關(guān)概念。
3、其它要求：
能將復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題分解為可執(zhí)行的技術(shù)模塊，并設(shè)計(jì)出優(yōu)雅的架構(gòu)。
能夠與業(yè)務(wù)方、產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師、數(shù)據(jù)工程師、運(yùn)維工程師等不同角色進(jìn)行有效溝通，清晰傳達(dá)設(shè)計(jì)意圖。
進(jìn)行AI技術(shù)選型，制定開發(fā)規(guī)范，評(píng)審代碼和設(shè)計(jì)。
深刻理解業(yè)務(wù)，能權(quán)衡技術(shù)方案的先進(jìn)性與實(shí)現(xiàn)成本、運(yùn)維成本，做出最符合商業(yè)利益的選擇。
持續(xù)關(guān)注業(yè)界最新技術(shù)動(dòng)態(tài)（如AIGC、大模型、Agent等），并結(jié)合業(yè)務(wù)評(píng)估可行性。
二、 崗位職責(zé)
1.需求分析與方案設(shè)計(jì)： 深入理解業(yè)務(wù)需求，主導(dǎo)AI項(xiàng)目的技術(shù)可行性分析和方案設(shè)計(jì)，輸出系統(tǒng)架構(gòu)圖和技術(shù)規(guī)格文檔。
2.技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)： 負(fù)責(zé)AI平臺(tái)和技術(shù)棧的選型，設(shè)計(jì)高可用、可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)，支持模型的訓(xùn)練、部署、服務(wù)和迭代。
3.MLOps平臺(tái)建設(shè)： 主導(dǎo)或參與建設(shè)企業(yè)級(jí)的MLOps平臺(tái)，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流，提升算法團(tuán)隊(duì)的研發(fā)效率和模型交付速度。
4.性能優(yōu)化與成本控制： 對(duì)線上AI服務(wù)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)（延遲、吞吐量），并監(jiān)控資源使用情況，優(yōu)化計(jì)算和存儲(chǔ)成本。
5.技術(shù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)制定： 制定團(tuán)隊(duì)在AI相關(guān)開發(fā)代碼、數(shù)據(jù)、模型管理等方面的開發(fā)規(guī)范和最佳實(shí)踐。
6.技術(shù)預(yù)研與攻關(guān)： 跟蹤前沿技術(shù)，進(jìn)行原型驗(yàn)證和技術(shù)攻關(guān)，解決項(xiàng)目中的關(guān)鍵技術(shù)難題。
7.團(tuán)隊(duì)協(xié)作與知識(shí)傳承： 與算法、數(shù)據(jù)、后端、前端團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，確保架構(gòu)落地。
三、任職要求
學(xué)歷：要求計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的碩士以上學(xué)位，對(duì)于經(jīng)驗(yàn)極其豐富可適當(dāng)放寬。
經(jīng)驗(yàn)：
5-8年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
3年以上AI/機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。
有主導(dǎo)中大型AI項(xiàng)目從0到1或大規(guī)模重構(gòu)的成功經(jīng)驗(yàn)。
有在云計(jì)算環(huán)境（AWS, Azure, 華為云, 阿里云等）下設(shè)計(jì)和部署AI系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)。