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崗位職責：
1. 負責AI算法的設計、開發(fā)與優(yōu)化，涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等方向，如實現(xiàn)圖像識別、語音識別、智能推薦等算法模型。
2. 精通傳統(tǒng)信號處理技術（信號的時域、頻域分析方法）。
3. 處理和分析海量數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、特征工程，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為算法訓練提供支撐。
4. 運用TensorFlow、PyTorch等深度學習框架進行模型訓練、調(diào)優(yōu)和評估，提升模型性能和準確性。
5與產(chǎn)品、開發(fā)團隊緊密合作，將算法模型集成到實際產(chǎn)品或業(yè)務系統(tǒng)中，推動AI技術落地應用，解決實際業(yè)務問題。
6. 跟蹤AI領域前沿技術動態(tài)，探索新技術、新方法在業(yè)務中的應用，提出創(chuàng)新性解決方案，持續(xù)優(yōu)化算法和模型。
任職要求：
1. 計算機科學、人工智能、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)，本科及以上學歷。
2. 熟悉常見機器學習、深度學習算法原理，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等，并能熟練應用。
3. 熟練掌握Python、C/C++等編程語言，具備扎實的編程基礎和代碼實現(xiàn)能力
4. 熟練使用TensorFlow、PyTorch等至少一種深度學習框架，能獨立完成模型搭建、訓練和優(yōu)化。
5. 具備良好的數(shù)據(jù)處理和分析能力，熟悉數(shù)據(jù)挖掘流程，熟練使用Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理工具。6. 有較強的問題分析和解決能力，能獨立解決算法研發(fā)和應用過程中的技術難題
7. 具備良好的團隊協(xié)作精神和溝通能力，能夠與跨部門團隊有效合作。