1、AI模型開發(fā)與調優(yōu)支持
數據預處理：協(xié)助清洗、標注、增強訓練數據（如圖像去噪、文本分詞、缺失值填充），確保數據質量符合模型輸入要求；使用工具（如Pandas、OpenCV、LabelMe）完成數據格式轉換與特征工程。
模型訓練輔助：根據算法工程師的方案，配置訓練環(huán)境（如安裝PyTorch/TensorFlow/MindSpore、配置GPU/昇騰算力），執(zhí)行訓練腳本并監(jiān)控過程（如損失值、準確率、顯存占用）；記錄實驗日志，協(xié)助排查訓練中斷、過擬合等問題。
模型調優(yōu)協(xié)助：參與超參數調試（如學習率、 batch size）、模型壓縮（剪枝、量化）或輕量化（如轉為ONNX/TFLite格式），提升模型推理速度或降低部署成本；配合測試不同模型結構（如ResNet vs. ViT）的效果差異
2、AI模型部署與運維
部署環(huán)境搭建：根據業(yè)務需求（如云端、邊緣端、移動端），將訓練好的模型部署至目標平臺（如使用TensorFlow Serving、TorchServe、MindSpore Lite或Docker容器化）；配置推理服務接口（REST/gRPC），確保低延遲響應。
性能監(jiān)控與優(yōu)化：監(jiān)控模型線上表現(xiàn)（如QPS、延遲、錯誤率），定位推理瓶頸（如算子效率低、內存泄漏）；聯(lián)合算法團隊優(yōu)化模型（如替換低效算子、啟用FP16混合精度），或與運維團隊協(xié)作擴容算力資源。
故障排查與修復：處理線上模型異常（如輸出錯誤、崩潰），通過日志分析（如推理請求參數、模型中間結果）定位根因（如數據分布偏移、依賴庫版本沖突），并推動修復（如重新校準模型、回滾版本）。
3、AI工具鏈與平臺維護
工具鏈支持：維護團隊使用的AI開發(fā)工具（如Jupyter Notebook、MLflow實驗管理、Weights & Biases可視化）、算力平臺（如Kubernetes集群、昇騰Atlas服務器）及協(xié)作流程（如Git代碼管理、CI/CD流水線），確保工具穩(wěn)定運行。
自動化腳本開發(fā)：編寫輔助腳本（如數據批量處理腳本、模型自動測試腳本、部署流水線腳本），提升團隊效率；例如，開發(fā)一個定時任務腳本，自動檢測新數據并觸發(fā)模型重訓練
4、完成領導安排的其它事務