有相關(guān)經(jīng)驗最好，沒有就要學(xué)習(xí)能力強，必須懂a(chǎn)i會ai。初級崗位，可接受應(yīng)屆或者無相關(guān)經(jīng)驗者
崗位職責(zé)
1. 模型研究與實現(xiàn)：基于產(chǎn)品需求完成AI模型的研究與實現(xiàn)，熟練使用主流框架（如TensorFlow、PyTorch）進行模型訓(xùn)練、驗證和迭代，確保效果穩(wěn)定提升。
2. 數(shù)據(jù)處理：負責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、實驗設(shè)計與結(jié)果分析，將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可落地的生產(chǎn)能力（含數(shù)據(jù)清洗、標注治理、數(shù)據(jù)切分與采樣策略）。
3. MLOps建設(shè)：搭建端到端的AI開發(fā)流水線，涵蓋模型版本管理、實驗跟蹤、模型部署、監(jiān)控、自動化回放與性能回撤預(yù)警。
4. 系統(tǒng)對接：參與系統(tǒng)與應(yīng)用的對接工作，與后端、前端、數(shù)據(jù)平臺等團隊協(xié)同，推動模型在實際產(chǎn)品中的落地應(yīng)用與性能評估。
5. 技術(shù)優(yōu)化：跟進行業(yè)技術(shù)趨勢，提出模型優(yōu)化方案（如量化、剪枝、蒸餾），推動新技術(shù)在產(chǎn)品中的試點落地。
任職要求
1. 學(xué)歷背景：統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計或相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2. 技術(shù)能力：1-4年相關(guān)工作經(jīng)驗，熟練掌握Python，具備扎實的算法功底，熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架，有實際模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和上線經(jīng)驗。
3. 工程能力：熟悉數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)建模與可視化，熟練使用Git、Docker及云平臺（如AWS、Azure）的AI服務(wù)，理解CI/CD流程。
4. 解決問題：具備系統(tǒng)性思考能力，能快速定位模型性能瓶頸并提出解決方案。
5. 加分項：主導(dǎo)完成2個以上核心模型開發(fā)、有Kaggle競賽經(jīng)歷、發(fā)表過AI頂會論文或參與過開源項目者優(yōu)先。