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崗位職責:
1、AI技術戰(zhàn)略規(guī)劃：制定公司人工智能技術的中長期發(fā)展戰(zhàn)略和路線圖，包括大預言模型和視覺等小模型，結合B端或G端業(yè)務需求規(guī)劃技術架構演進方向，主導AI核心技術的布局與創(chuàng)新，確保技術選型的前瞻性和商業(yè)價值。
2、團隊管理與建設：協(xié)助領導人工智能研發(fā)團隊（包括算法、標注、大模型微調(diào)與知識庫等方向）開展工作，負責人員培養(yǎng)與梯隊建設，打造具備跨領域協(xié)作能力的高效團隊，提升團隊整體技術實力。
3、算法平臺研制：主導公司算法平臺（涵蓋數(shù)據(jù)標注、算法訓練、模型部署等全流程）的研制與落地，從需求分析、架構設計到開發(fā)迭代、上線運維，把控平臺的性能、穩(wěn)定性和擴展性，解決研發(fā)過程中的關鍵技術難題。
4、算法研發(fā)與優(yōu)化：帶領團隊開展核心AI算法（如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等）的研發(fā)與優(yōu)化，基于TensorFlow、PyTorch、Lora、Rag等框架構建高性能模型，提升算法在實際業(yè)務場景中的效果。
5、數(shù)據(jù)體系搭建與管理：負責AI相關數(shù)據(jù)體系的搭建，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、標注、存儲等環(huán)節(jié)，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)范，保障數(shù)據(jù)的準確性、完整性和安全性，為算法訓練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。
6、業(yè)務與技術融合：深入理解林業(yè)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等業(yè)務場景與需求，將業(yè)務目標轉(zhuǎn)化為AI技術方案，推動人工智能技術與行業(yè)業(yè)務的深度融合，解決實際業(yè)務痛點。
7、技術落地與價值轉(zhuǎn)化：推動AI技術在產(chǎn)品和業(yè)務中的落地應用，制定模型部署策略，解決工程化過程中的技術問題，跟蹤技術應用效果，實現(xiàn)AI技術的商業(yè)價值轉(zhuǎn)化。
8、跨團隊協(xié)作與資源協(xié)調(diào)：與事業(yè)部、產(chǎn)品、智能硬件等團隊緊密協(xié)作，參與產(chǎn)品定義與業(yè)務規(guī)劃，協(xié)調(diào)內(nèi)外部資源支持項目推進，確保AI技術研發(fā)與市場需求、商業(yè)目標保持一致。

任職要求:
1、學歷與專業(yè)：碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、數(shù)據(jù)科學等相關專業(yè)，8年以上人工智能領域研發(fā)經(jīng)驗，其中3年以上團隊管理經(jīng)驗。
2、框架與工具使用經(jīng)驗：熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學習框架及Python編程語言，具備5年以上基于這些工具進行算法研發(fā)和模型訓練的經(jīng)驗，能獨立完成復雜模型的構建與優(yōu)化；熟練掌握 RAG、LoRA、Dify、Coza 等大語言模型技術，能獨立完成大模型的微調(diào)、部署與應用優(yōu)化。
3、算法平臺研制經(jīng)驗：主導完成至少一個中大型算法平臺的研制，具備數(shù)據(jù)標注、算法訓練、模型管理等全流程經(jīng)驗，熟悉平臺的架構設計、性能優(yōu)化和工程化落地。
4、業(yè)務經(jīng)驗：熟悉林業(yè)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等至少一種業(yè)務模式及行業(yè)特性，了解相關領域的業(yè)務流程與痛點，能結合業(yè)務場景設計合理的AI技術方案。
5、技術能力：具備扎實的數(shù)學基礎和AI理論知識，熟悉機器學習、深度學習等算法原理，掌握數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型評估等關鍵技術，了解分布式計算、云計算等相關技術。
6、管理能力：具備優(yōu)秀的團隊領導、項目管理和溝通協(xié)調(diào)能力，能有效分配資源、推動項目進展、解決團隊協(xié)作中的問題，具備較強的目標導向與結果交付意識。
7、其他要求：具備較強的創(chuàng)新思維、問題分析與解決能力，能承受高強度的研發(fā)壓力，有良好的職業(yè)素養(yǎng)與責任心，發(fā)表過高水平學術論文或擁有相關專利者優(yōu)先。