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1、主導(dǎo)煤礦智能化系統(tǒng)規(guī)劃、技術(shù)選型，包括機自然語言處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等方向的算法研究；
2、跟隨業(yè)界技術(shù)發(fā)展動態(tài)，負(fù)責(zé)算法研發(fā)迭代，以及技術(shù)方案落地實施，推動相關(guān)技術(shù)在煤炭行業(yè)的研發(fā)與應(yīng)用；
3、對AI應(yīng)用場景進(jìn)行需求分析，編寫相應(yīng)的算法代碼，解決業(yè)務(wù)領(lǐng)域的AI應(yīng)用問題，確保算法能夠在實際應(yīng)用中發(fā)揮作用；
4、與產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理、開發(fā)人員等團(tuán)隊成員緊密合作，確保算法能夠滿足客戶需求并順利集成到產(chǎn)品中；
5、完成項目的技術(shù)方案撰寫，協(xié)助團(tuán)隊成員解決技術(shù)難題，提供技術(shù)支持和解決方案。
2.具有工業(yè)AI項目落地經(jīng)驗，負(fù)責(zé)過至少一項AI產(chǎn)品定制開發(fā)，如：設(shè)備故障檢測、視頻目標(biāo)識別、AI大模型基礎(chǔ)平臺或者智能體應(yīng)用開發(fā)；
3.掌握機器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法及科學(xué)計算庫，精通至少Python/Java/C++編程語言中的一種，熟練使用至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如：TensorFlow、PyTorch等；
4.對大模型（多模態(tài)、智能體、模型微調(diào)）、機器學(xué)習(xí)（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖模型、概率統(tǒng)計等）或計算機視覺（目標(biāo)檢測和跟蹤、OCR、增強現(xiàn)實）有深入研究；
5.能夠獨立完成智能體設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化工作，具有互聯(lián)網(wǎng)大廠或業(yè)內(nèi)知名人工智能企業(yè)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。