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AI工程師（應用開發(fā)方向） 通過AI技術增強團隊在復雜規(guī)則處理、非結構化數據分析及自動化工具開發(fā)的能力，推動現有工具智能化升級，提升處理效率和業(yè)務場景適應性。 1、Python編程能力 ? 精通Python編程語言，熟悉常用庫（NumPy、Pandas、Selenium、Django、Flask、OpenCV等），具備代碼優(yōu)化和工程化開發(fā)經驗。 2、數據處理與特征工程 ? 具備復雜數據（文本、圖像、表格等）清洗、特征提取和結構化能力，熟悉非結構化數據（如PDF、網頁、日志文件）的處理方法，能應對低質量或異構數據挑戰(zhàn)。 3、AI框架與工具 ? 熟練使用主流模型訓練框架（如PyTorch、Transformers、Keras、TensorFlow等），熟悉模型訓練、部署和調試全流程； ? 熟練使用主流模型應用開發(fā)部署框架（如LangChain、llamaindex、vllm、ollama等）。 4、模型訓練與調優(yōu) ? 熟悉Qwen、ChatGLM、DeepSeek、BERT等預訓練模型的應用與微調； ? 掌握監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習及其基礎算法，熟悉超參數優(yōu)化（如Grid Search、貝葉斯優(yōu)化等）、熟悉模型評估指標（準確率、精確率、召回率、F1、AUC-ROC等）； ? 深入理解CNN、RNN、Transformer等模型原理。 5、AI自動化工具開發(fā) ? 能將AI模型封裝為可集成的模塊，與現有工具鏈（如自動化腳本、數據庫系統(tǒng)）無縫結合； ? 能夠基于LLM進行Agent應用開發(fā)，包括任務規(guī)劃、反思、記憶、執(zhí)行、對話管理、向量檢索等； ? 熟練進行Prompt 撰寫和調優(yōu)，能夠根據業(yè)務訴求引導AI對生成的內容進行自動優(yōu)化。 ? 熟悉檢索增強生成（RAG）技術架構，能夠結合向量數據庫（如FAISS、Milvus、Pinecone）與大語言模型構建知識檢索型應用。 四、崗位職責 ? 分析業(yè)務需求，設計和實現AI驅動的解決方案，提升復雜規(guī)則處理及非結構化數據分析能力。 ? 針對實際業(yè)務場景完成AI模型的設計、訓練、調優(yōu)及集成，確保模型性能和業(yè)務需求匹配。 ? 與團隊協(xié)作完成AI模塊與現有工具鏈的無縫對接，優(yōu)化數據處理、文檔分析及自動化流程。