職責描述
1、關鍵技術(shù)應用搭建：負責知識庫、智能代理（Agent）、語言鏈（Langchain）等關鍵AI應用的搭建、調(diào)優(yōu)與使用；
2、數(shù)據(jù)處理與管理：熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、標準化、增強等預處理技術(shù)，以提高模型訓練的效果。熟悉大數(shù)據(jù)處理框架，有效管理和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集；
3、模型訓練與優(yōu)化：熟練掌握分布式訓練技術(shù)，利用多GPU、多節(jié)點進行模型訓練，提高訓練效率，提高模型的泛化能力；
4、模型部署與監(jiān)控：熟悉模型部署流程，能夠在不同的生產(chǎn)環(huán)境中部署模型，如云平臺、邊緣設備等，實施模型監(jiān)控策略，跟蹤模型性能，確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定性和可靠性；
5、業(yè)務打磨與AI應用研究：負責公司AI相關業(yè)務的優(yōu)化與完善，研究AI技術(shù)在不同應用場景下的解決方案，推動AI相關業(yè)務的市場化進程；
6、AI與業(yè)務結(jié)合探索：探索大模型和各類AI工具與公司業(yè)務結(jié)合的方向、路徑，負責基于各類AI模型的創(chuàng)新研究與探索及相關產(chǎn)品研發(fā)工作；

任職要求：
1.計算機、應用數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能等相關專業(yè)研究生以上學歷優(yōu)先，1-3年AI相關領域工作經(jīng)驗；
2.有過知識庫、Agent、Langchain等技術(shù)的實戰(zhàn)經(jīng)驗，并熟練掌握這些工具；
3.熟悉Python/GO語言編程，有扎實的編程基礎；
4.熟練掌握SparkML/Python Pytorch/Tensorflow/Caffe等機器學習和深度學習框架中的一種或多種優(yōu)先；
5.熟悉常見的深度學習架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和Transformer