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主要責(zé)任：
1. 可主導(dǎo)生成式人工智能的開發(fā)計(jì)劃，確保與團(tuán)隊(duì)所提案生成的生態(tài)系統(tǒng)保持一致。
2.利用Azure OpenAl集成公司特定的數(shù)據(jù)，以優(yōu)化相關(guān)性和準(zhǔn)確性，同時(shí)確保符合數(shù)據(jù)隱私標(biāo)準(zhǔn)。
3.在Microsoft Azure Al中編排端到端技術(shù)解決方案，在采用Azure OpenAl和其他訓(xùn)練模型的同時(shí)保證企業(yè)應(yīng)用的可擴(kuò)展性。
4. 跨監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)范式設(shè)計(jì)、開發(fā)和管理可擴(kuò)展的Al模型。
5.規(guī)劃、配置和管理Microsoft Azure和其他云平臺(tái)中的資源
6. 與IT團(tuán)隊(duì)合作，實(shí)施生成式人工智能模型、監(jiān)控結(jié)果并不斷提高提案質(zhì)量和效率。
7.設(shè)計(jì)、配置、開發(fā)和執(zhí)行基于Microsoft Azure Al基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)云架構(gòu)的部署和遷移策略。
8.分析現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，確定技術(shù)需求，并確保REST API(包括Azure OpenAl/ChatGPT與后端系統(tǒng)的無(wú)縫集成)。
能力要求：
需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)士學(xué)位。
在數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)領(lǐng)域擁有至少3年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并擁有在商業(yè)環(huán)境或者開源社區(qū)中實(shí)施人工智能解決方案的良好記錄。熟練掌握常見(jiàn)的ML編程語(yǔ)言(例如Python),并具有使用Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch等相關(guān)庫(kù)和框架的經(jīng)驗(yàn)。具有處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(包括文本、時(shí)間序列數(shù)據(jù))的經(jīng)驗(yàn)，并且應(yīng)該能夠?yàn)樘囟〝?shù)據(jù)類型開發(fā)自定義模型。擁有基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)(如AWS Sagemaker、Azure ML等)有一定的工作實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。擁有使用Azure OpenAl、Azure機(jī)器學(xué)習(xí)Studio和Azure認(rèn)知搜索或同等產(chǎn)品的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)有一定的了解，具有構(gòu)建、部署和管理的能力。熟悉Prompt Engineering、LLM微調(diào)以及LangChain和Semantic Kernel等模型鏈接技術(shù)。擁有一定的檢索增強(qiáng)生成(RAG)架構(gòu)和基礎(chǔ)模型工具集方面的專業(yè)知識(shí)。擁有Azure OpenAl、其他大型語(yǔ)言模型(LLM)和開源基礎(chǔ)模型方面的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。了解統(tǒng)計(jì)概念和方法，可以確?？煽?、準(zhǔn)確的模型開發(fā)和驗(yàn)證者優(yōu)先。
了解DevOps (Cl/CD)者優(yōu)先