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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AI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(dòng)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)探索：跟蹤元學(xué)習(xí)（Meta Learning）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）、大模型（如GPT、Diffusion Model）等前沿技術(shù)，推動(dòng)創(chuàng)新應(yīng)用。"