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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，包括分布式訓練、模型壓縮、部署加速（如TensorRT、ONNX）等，提升算法在端側、云端的落地效率。
2、系統(tǒng)設計與工程實現(xiàn)：參與高并發(fā)、大流量系統(tǒng)的架構設計，支撐業(yè)務快速擴展需求。將AI模型集成到實際業(yè)務系統(tǒng)中，解決工程化問題（如數(shù)據預處理、API接口開發(fā)、性能監(jiān)控）。
3、數(shù)據處理與分析：構建數(shù)據處理引擎，完成海量數(shù)據的清洗、特征提取、標注及建模，支持日均TB級數(shù)據增長。運用統(tǒng)計分析與數(shù)據挖掘技術，提煉業(yè)務洞察，驅動決策優(yōu)化。
4、解決方案與項目管理：針對業(yè)務場景制定AI解決方案，完成技術宣講與落地推進。撰寫技術文檔，包括算法設計說明、測試報告及項目結項材料。
5、前沿技術探索：跟蹤元學習（Meta Learning）、強化學習（RL）、大模型（如GPT、Diffusion Model）等前沿技術，推動創(chuàng)新應用。