崗位職責(zé)：
1、AI模型開發(fā)與落地：負責(zé)計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、語音識別等AI模型的開發(fā)、訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)，解決實際業(yè)務(wù)問題。
2、針對具體應(yīng)用場景（如Rag,知識庫，問答系統(tǒng)），優(yōu)化模型性能，平衡精度與效率。
3、工程化部署與優(yōu)化
將AI模型部署到生產(chǎn)環(huán)境（如云端），并優(yōu)化推理速度、內(nèi)存占用等性能指標。
4、開發(fā)高性能API或微服務(wù)，支持高并發(fā)、低延遲的AI服務(wù)調(diào)用。
5、數(shù)據(jù)處理與Pipeline構(gòu)建：設(shè)計數(shù)據(jù)采集、清洗、標注流程，構(gòu)建自動化數(shù)據(jù)流水線，提升模型訓(xùn)練效率。
6、處理多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、視頻），確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與合規(guī)性。
7、跨團隊協(xié)作：與產(chǎn)品經(jīng)理、其他工程師協(xié)作，明確AI需求邊界并制定技術(shù)方案。

任職要求：
1、經(jīng)驗要求：本科及以上學(xué)歷，計算機/數(shù)學(xué)/電子相關(guān)專業(yè)，2年以上AI落地經(jīng)驗。
2、技術(shù)能力：
1）熟練掌握Python、Java等語言
2）熟悉常見AI模型（如CNN、Transformer）及調(diào)優(yōu)技巧（量化、剪枝、蒸餾）。
3）了解工程化工具鏈（Docker、Kubernetes、FastAPI/Flask）。
3、加分項：有實際項目經(jīng)歷（如部署貝葉斯算法對話系統(tǒng)、推薦算法等）。