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1、算法研發(fā)與優(yōu)化:理解推薦系統(tǒng)、圖像識別、智能語義理解等AI場景的常用核心算法。優(yōu)化模型性能，包括分布式訓(xùn)練、模型壓縮、部署加速(如TensorRT、ONNX)等，提升算法在端側(cè)、云端的落地效率。2、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與工程實(shí)現(xiàn):參與高并發(fā)、大流量系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，支撐業(yè)務(wù)快速擴(kuò)展需求。將A模型集成到實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，解決工程化問題(如數(shù)據(jù)預(yù)處理、API接口開發(fā)、性能監(jiān)控)3、數(shù)據(jù)處理與分析:構(gòu)建數(shù)據(jù)處理引擎，完成海量數(shù)據(jù)的清洗、特征提取、標(biāo)注及建模，支持日均TB級數(shù)據(jù)增長。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提煉業(yè)務(wù)洞察，驅(qū)動決策優(yōu)化。4、解決方案與項(xiàng)目管理:針對業(yè)務(wù)場景制定AI解決方案，完成技術(shù)宣講與落地推進(jìn)。撰寫技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計(jì)說明、測試報(bào)告及項(xiàng)目結(jié)項(xiàng)材料。5、前沿技術(shù)探素:跟蹤元學(xué)習(xí)(MetaLearning)、強(qiáng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)、大模型(如GPT、Diffusion Model)等前沿技術(shù)，推動創(chuàng)新應(yīng)用，
要求：
統(tǒng)招本科及以上工作年限:5年級以以上工作經(jīng)驗(yàn):具備AI算法研發(fā)或工程化落地經(jīng)驗(yàn)，有NLP、CV、按推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域成功案例者
1、編程語言:精通Python，掌握C++/Java/Go中的至少一門，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。
2、算法基礎(chǔ):深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)(如SVM、決策樹)和深度學(xué)習(xí)模型(如CNN、Transformer)，熟悉常用框架(TensorFlow、PyTorch)
3、工具鏈:熟練使用大數(shù)據(jù)工具(Spark、Hive)、數(shù)據(jù)庫(MySQL、Redis)及容器化技術(shù)(Docker、Kuberetes)