国产一区二区免费,68精品久久久久久欧美,污污网站在线观看,天天射天天日天天

1.需求分析與方案設(shè)計(jì)： 與產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)方緊密協(xié)作，深入理解業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)并評(píng)估可行的AI技術(shù)解決方案。 2.模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練： (1)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇與構(gòu)建。 (2)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)（如分類、回歸、聚類）和深度學(xué)習(xí)（如CNN, RNN/LSTM, Transformer等）算法訓(xùn)練和優(yōu)化模型。 (3)進(jìn)行模型調(diào)參、驗(yàn)證、評(píng)估與迭代優(yōu)化，確保模型性能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。 3.模型部署與優(yōu)化： (1)將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境（如云平臺(tái)、邊緣設(shè)備），確保服務(wù)的穩(wěn)定性、高可用性和低延遲。 (2)持續(xù)監(jiān)控線上模型性能，進(jìn)行模型更新、迭代和再訓(xùn)練。 (3)探索和應(yīng)用模型壓縮、加速技術(shù)（如量化、剪枝、知識(shí)蒸餾等）。 4.系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與集成： (1)開(kāi)發(fā)支持AI模型訓(xùn)練、部署、監(jiān)控的底層系統(tǒng)或工具鏈。 (2)將AI模塊與現(xiàn)有產(chǎn)品系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管道進(jìn)行高效集成。 (3)編寫(xiě)高質(zhì)量、可維護(hù)的代碼和API接口。 5.技術(shù)文檔與分享： 編寫(xiě)清晰的技術(shù)文檔，包括設(shè)計(jì)文檔、接口文檔、模型說(shuō)明等；積極參與技術(shù)分享，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)知識(shí)沉淀。 技術(shù)前沿跟進(jìn)： 持續(xù)關(guān)注AI領(lǐng)域（特別是LLM/AIGC等方向）的最新研究進(jìn)展和技術(shù)趨勢(shì)，評(píng)估其在產(chǎn)品中應(yīng)用的可能性。

1.學(xué)歷背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷（碩士?jī)?yōu)先）。 2.編程基礎(chǔ)： (1)精通 Python，具備扎實(shí)的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。 (2)熟悉至少一門(mén)編譯語(yǔ)言（如C++, Java, Go）者優(yōu)先。 (3)熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境及常用命令。 3.AI/ML 技術(shù)棧： (1)深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論和常用算法（監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）。 (2)熟練掌握至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch, TensorFlow, Keras），并具備實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 (3)熟悉常用數(shù)據(jù)處理和分析工具（如 Pandas, NumPy, Scikit-learn）。 (4)了解分布式訓(xùn)練框架（如 Horovod, PyTorch DDP, TensorFlow MirroredStrategy）者優(yōu)先。 (5)了解模型壓縮、加速、部署優(yōu)化技術(shù)（ONNX, TensorRT, OpenVINO等）者優(yōu)先。 (6)了解大語(yǔ)言模型（LLM）原理、微調(diào)（Fine-tuning）和應(yīng)用框架（LangChain, LlamaIndex等）者優(yōu)先。 4.工程能力： (1)熟悉軟件工程開(kāi)發(fā)流程和常用工具（Git, CI/CD）。 (2)具備模型部署和服務(wù)化（如 Docker, Kubernetes, RESTful API/gRPC, Flask/FastAPI）的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。 (3)了解基本的數(shù)據(jù)庫(kù)操作（SQL/NoSQL）。 (4)具備良好的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思維和問(wèn)題解決能力。 5.數(shù)據(jù)能力： 具備良好的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值。 6.經(jīng)驗(yàn)要求： (1)本科： 要求5年以上AI算法/模型開(kāi)發(fā)或相關(guān)崗位經(jīng)驗(yàn)，有成功的AI項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。 (2)碩士： 有3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)（需展示較強(qiáng)的項(xiàng)目/研究能力）。 7.軟技能： (1)優(yōu)秀的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠清晰表達(dá)技術(shù)方案并與跨職能團(tuán)隊(duì)有效合作。 (2)強(qiáng)烈的責(zé)任心和自驅(qū)力，對(duì)AI技術(shù)充滿熱情，具備持續(xù)學(xué)習(xí)和探索新技術(shù)的意愿與能力。 (3)具備良好的邏輯思維、分析能力和解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。 注重細(xì)節(jié)，追求高質(zhì)量交付。