崗位職責:
1、AI平臺交付維護服務:負責華為NA客戶生產(chǎn)環(huán)境的AI平臺(包括但不限于 華為云ModelArts、昇騰Atlas 平臺、TensorFlow、PyTorch 等)的交付和維護管理工作,確保AI服務高可用。
2、模型部署與性能優(yōu)化:主導AI模型的部署、推理加速、資源調優(yōu)與持續(xù)迭代,解決模型在生產(chǎn)環(huán)境中的性能瓶頸與疑難問題。
3、解決方案設計與交付:參與金融行業(yè)AI解決方案(如智能風控、智能投顧、智慧營銷等)的架構設計、技術評審、實施交付與全生命周期管理。
4、客戶賦能與技術支持:作為前端AI技術專家,為客戶提供技術咨詢、模型訓練、應用開發(fā)支持及高端培訓,構建長期信任的客戶關系。
5、知識沉淀與創(chuàng)新:編寫和維護AI核心方案、模型管理及運維手冊,并在團隊內進行知識分享和人才培養(yǎng)。跟蹤業(yè)界前沿技術,推動AI技術在金融場景的創(chuàng)新應用。
任職要求:
1、本科及以上學歷,計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關專業(yè),985、211院校優(yōu)先。
2、有大型金融AI項目(如信用風險模型、交易反欺詐、智能投顧等)從0到1的交付經(jīng)驗者。
3、精通AI框架:必須精通 TensorFlow 或 PyTorch 中至少一種,深入理解其計算圖、模型構建和訓練機制。
4、 熟悉華為AI生態(tài):必須熟悉 華為云ModelArts 平臺或 昇騰Atlas 加速軟硬件棧(如CANN)的使用與運維。
5、掌握模型全流程:熟練掌握AI模型的訓練、調試、部署(Serving)、監(jiān)控及持續(xù)迭代優(yōu)化(MLOps)的完整生命周期管理。
6、原理與實戰(zhàn):深入理解機器學習(如GBDT、Transformer)、深度學習(如CNN、RNN)基礎理論,具備豐富的模型調優(yōu)(Hyperparameter Optimization)和分布式訓練實戰(zhàn)經(jīng)驗。
7、行業(yè)經(jīng)驗:必須熟悉AI在金融領域的典型應用場景(如風控、推薦、CV、NLP等),有相關項目落地經(jīng)驗者優(yōu)先。
8、持有華為HCIP-AI、HCIE-AI 或同類AI高級認證者優(yōu)先。
9、具備云原生(Kubernetes+Docker)部署AI應用及大數(shù)據(jù)(Hadoop/Spark)處理經(jīng)驗者優(yōu)先。
10、具備卓越的技術問題分析、解決能力和抗壓性,能高效解決模型線上推理的異常問題。
11、擁有出色的客戶溝通能力、團隊協(xié)作精神和責任心,能清晰地向非技術背景的客戶闡述技術方案。
12、對AI技術有強烈熱情,具備優(yōu)秀的自主學習能力和創(chuàng)新思維。