1.負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)研發(fā)，訓(xùn)練與部署；
2.負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)技術(shù)平臺及解決方案調(diào)研與評估；
3.參與制定公司人工智能項(xiàng)目整體開發(fā)計(jì)劃，規(guī)劃公司產(chǎn)品的技術(shù)構(gòu)架，人工智能相關(guān)技術(shù)平臺及解決方案調(diào)研與評估；
4.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，梳理公司業(yè)務(wù)場景，將人工智能技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用；
5.進(jìn)行技術(shù)團(tuán)隊(duì)的梯隊(duì)建設(shè)，包括專業(yè)培訓(xùn)、技術(shù)指導(dǎo)、職業(yè)化培養(yǎng)；
6.關(guān)注前沿技術(shù)，研究其中的商業(yè)價(jià)值，根據(jù)公司戰(zhàn)略進(jìn)行應(yīng)用轉(zhuǎn)化。
1.熟練掌握至少一種編程語言，如 Python、Java、C++ 或 C；
2.對深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等）有較強(qiáng)的掌握能力；
3.對深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、Transformer等）具有較深入的了解；
4.熟悉模型訓(xùn)練的技巧，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型選擇與調(diào)參、性能評估等；
5.熟悉模型性能優(yōu)化的技巧，如模型壓縮、量化、剪枝等技術(shù)，以降低模型的延遲和資源占用；
6.熟悉云計(jì)算平臺（如 AWS、Azure等）和容器技術(shù)（如 Docker、Kubernetes 等），以便進(jìn)行模型部署和管理。

職位類別： 其他

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