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所屬部門：技術(shù)部
職位概述
設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化人工智能模型與系統(tǒng)，解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的復(fù)雜問題（如智能決策、內(nèi)容生成、自動(dòng)化流程等），推動(dòng)AI技術(shù)從原型驗(yàn)證到規(guī)?；涞兀嵘a(chǎn)品智能化水平與用戶體驗(yàn)。
核心職責(zé)1. 模型開發(fā)與訓(xùn)練
針對(duì)場(chǎng)景需求（圖像識(shí)別、文本理解、語音處理、推薦系統(tǒng)等）設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)；
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練（PyTorch/TensorFlow）及調(diào)優(yōu)（超參搜索、蒸餾剪枝）；
探索前沿技術(shù)（如Transformer、Diffusion Models、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）提升模型效果。
2. 工程化落地
開發(fā)模型推理服務(wù)API，優(yōu)化部署性能（延遲/吞吐量）；
實(shí)現(xiàn)模型壓縮（量化/蒸餾）與加速（TensorRT/OpenVINO）；
構(gòu)建自動(dòng)化訓(xùn)練-評(píng)估-部署流水線（MLOps）。
3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)注方案，管理高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；
分析bad cases，迭代模型與數(shù)據(jù)閉環(huán)；
運(yùn)用A/B測(cè)試驗(yàn)證模型業(yè)務(wù)價(jià)值。
4. 跨領(lǐng)域協(xié)作
與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)：將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，輸出可行性報(bào)告；
與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)：定義數(shù)據(jù)采集規(guī)范，構(gòu)建特征倉庫；
與運(yùn)維團(tuán)隊(duì)：保障線上服務(wù)穩(wěn)定性（監(jiān)控/告警/回滾）。
5. 大模型應(yīng)用
微調(diào)開源大模型（deepseek）適配垂直場(chǎng)景；
開發(fā)RAG應(yīng)用、Agent工作流、提示詞工程優(yōu)化；
構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)與幻覺抑制方案。
任職要求硬性技能
編程與工具
精通Python，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境；
掌握PyTorch/TensorFlow框架及生態(tài)工具（Hugging Face/Weights & Biases）；
了解云服務(wù)（AWS SageMaker/Azure ML）或容器化技術(shù)（Docker/K8s）。
算法基礎(chǔ)
扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論（監(jiān)督/無監(jiān)督學(xué)習(xí)、評(píng)估指標(biāo)、過擬合對(duì)策）；
掌握深度學(xué)習(xí)核心架構(gòu)（CNN/RNN/Transformer）及訓(xùn)練技巧；
熟悉經(jīng)典算法（XGBoost、聚類算法、推薦系統(tǒng)協(xié)同過濾）。
軟技能
強(qiáng)邏輯思維與問題拆解能力；
能清晰技術(shù)宣講（面向產(chǎn)品/業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)）；
快速學(xué)習(xí)新技術(shù)。