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崗位職責(zé)： 1、AI解決方案落地：參與企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目（如智能客服、預(yù)測(cè)分析、圖像識(shí)別等），完成AI模型從需求分析到部署上線(xiàn)的全流程。 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化現(xiàn)有AI模型（如NLP/CV/時(shí)序預(yù)測(cè)），提升準(zhǔn)確率與性能。 2、工程化開(kāi)發(fā)：將算法模型封裝為可調(diào)用的API服務(wù)，支持高并發(fā)、低延遲的線(xiàn)上應(yīng)用。 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)AI模塊與現(xiàn)有系統(tǒng)（如ERP、CRM）的集成方案。 3、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)部門(mén)溝通，將非技術(shù)需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的AI技術(shù)方案。 4、編寫(xiě)技術(shù)文檔，輸出標(biāo)準(zhǔn)化開(kāi)發(fā)流程。 任職資格： 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)； 2、有AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)； 3、熟練掌握以下至少一個(gè)方向： 4、機(jī)器學(xué)習(xí)：熟悉Scikit-learn、XGBoost等框架，有特征工程和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)； 5、深度學(xué)習(xí)：精通PyTorch/TensorFlow，掌握CNN/RNN/Transformer等模型； 6、NLP/CV：實(shí)際應(yīng)用過(guò)BERT、YOLO、Stable Diffusion等模型。 7、熟悉Python，有 rpa 經(jīng)驗(yàn)，有南網(wǎng)工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。