一、岗位职责
1.负责人工智能模型的部署工作，确保模型能够在目标环境中高效、稳定地运行。包括但不限于对模型进行优化，以适应不同的硬件平台（如服务器、边缘设备等），并完成模型的上线部署流程，如本地化部署deepseek等，使其能够顺利接入业务系统。
2.承担人工智能模型的训练任务，根据业务需求收集、整理和标注数据，选择合适的算法和架构，设计训练方案，通过大量的数据训练出高质量、高准确率的模型，并不断优化训练过程，提高模型性能。
3.推动人工智能模型的应用落地，与业务团队紧密合作，深入理解业务场景，将训练好的模型应用于实际业务中，如智能客服、图像识别、自然语言处理等领域，为业务提供智能化的解决方案，提升业务效率和用户体验。
二、任职要求
（一）教育背景
1.计算机科学、人工智能、机器学习、数学等相关专业研究生及以上学历。
2.具备扎实的计算机基础知识，包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。
（二）专业技能
1.编程能力
o精通Python编程语言，熟练掌握常用的数据处理库（如NumPy、Pandas）、机器学习库（如Scikit-learn）、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等，能够使用这些工具进行模型开发、训练和部署。
o熟悉C++、Java等其他编程语言者优先。
2.机器学习与深度学习知识
o具备扎实的机器学习理论基础，熟悉常见的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等）及其原理和应用。
o深入了解深度学习的基本概念和架构，包括神经网络的基本结构、激活函数、损失函数、优化算法等，能够熟练搭建和训练深度学习模型。
3.模型部署技能
o熟悉模型部署的流程和工具，如Docker容器技术，能够使用Docker对模型进行容器化封装，实现模型的快速部署和环境隔离。
o了解云平台（如阿里云、腾讯云等）提供的机器学习服务模型和部署工具，能够利用云平台的资源进行模型的部署和管理。
o熟悉模型推理优化技术，如模型剪枝、量化等，能够根据不同的硬件环境对模型进行优化，提高模型的推理速度和效率。
4.数据处理能力
o熟练掌握数据预处理方法，包括数据清洗、数据标准化、数据归一化、特征工程等，能够根据模型需求对数据进行有效的处理和转换。
o具备数据标注经验，了解不同类型数据（如文本、图像、语音等）的标注方法和工具，能够组织和参与数据标注工作，确保数据的质量和可用性。
（三）工作经验
1.具有2年以上人工智能模型开发、训练或部署相关工作经验。
2.有成功的人工智能项目实施经验者优先，能够提供相关项目案例，包括项目背景、目标、技术方案、实施过程和成果等详细信息。
（四）其他素质
1.问题解决能力
o在模型开发和部署过程中，能够快速定位和解决遇到的各种技术问题，如模型性能瓶颈、数据质量问题、部署环境兼容性问题等。
o具备良好的逻辑思维能力和分析能力，能够从复杂的问题中找出关键点，并提出有效的解决方案。
2.团队合作精神
o能够与不同部门的人员（如数据科学家、业务分析师、开发工程师等）进行良好的沟通和协作，共同推进项目的进展。
o具备良好的团队协作意识，愿意分享知识和经验，积极参与团队的技术讨论和交流。
3.学习能力
o人工智能领域技术更新迅速，需要具备较强的学习能力，能够快速学习和掌握新的算法、框架、工具等知识，不断更新自己的技术储备，以项目适应需求和技术发展的变化。
4.沟通能力
o能够清晰、准确地向非技术背景的人员（如业务部门领导、客户等）解释人工智能模型的功能、优势、应用场景等，促进人工智能技术在公司内部和外部的推广和应用。
o具备良好的书面表达能力，能够撰写技术文档、项目报告等，记录项目过程和成果，方便团队成员之间的知识共享和传承。
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