国产精品又长又粗又爽又黄的毛片, 国产AV无码专区亚洲AV毛片搜, 丰满人妻被猛烈进入中文字幕四川, 国产精品一区二区三区国产女人喷,亚洲国产欧美日韩图片在线人,潘娇娇337p人艺体艺术,成人免费无码大片a毛片古装,一本到高清视频免费,人妻在线视频免费看

一、技術能力要求：
1、 算法與理論能力
機器學習/深度學習基礎： 精通經(jīng)典機器學習算法（如SVM、決策樹、聚類等）和深度學習核心架構（如CNN、RNN/LSTM、Transformer、GNN等）。
領域?qū)I(yè)知識： 在至少一個領域有深入實踐，如：
計算機視覺（CV）： 目標檢測、圖像分割、圖像生成。
自然語言處理（NLP）:大語言模型應用、文本分類、NER、情感分析、知識圖譜。
推薦系統(tǒng)/廣告搜索： 召回、排序、序列建模。
語音/音頻處理。
模型優(yōu)化： 精通模型壓縮（剪枝、量化）、知識蒸餾、模型加速等技術。
2、工程與架構能力
精通Python，熟練SQL。
Java/Scala/C++/Go（至少熟悉一種）： 用于構建高性能、高并發(fā)的在線服務或底層框架。
精通至少一個主流深度學習框架：TensorFlow 或 PyTorch。
熟悉生態(tài)工具，TensorFlow Serving, PyTorch Lightning, ONNX 等使用。
熟練使用 Hadoop, Spark, Flink 進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
熟悉消息隊列（如 Kafka, Pulsar）和數(shù)據(jù)同步工具。
精通 Docker 容器化技術。
精通至少一種編排工具，如 Kubernetes，能夠設計和部署基于K8s的AI平臺或服務。
能夠設計和搭建完整的機器學習流水線，涵蓋數(shù)據(jù)、訓練、部署、監(jiān)控全生命周期。
熟悉相關工具鏈，如 MLflow, Kubeflow, Airflow, Feast, Prometheus/Grafana 等。
具備設計高可用、高擴展、可維護的分布式系統(tǒng)能力。
熟悉微服務架構、API設計、系統(tǒng)解耦等理念。
能夠設計高效、可靠的數(shù)據(jù)采集、清洗、標注和特征工程流水線。
理解數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)治理等相關概念。
3、其它要求：
能將復雜的業(yè)務問題分解為可執(zhí)行的技術模塊，并設計出優(yōu)雅的架構。
能夠與業(yè)務方、產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師、數(shù)據(jù)工程師、運維工程師等不同角色進行有效溝通，清晰傳達設計意圖。
進行AI技術選型，制定開發(fā)規(guī)范，評審代碼和設計。
深刻理解業(yè)務，能權衡技術方案的先進性與實現(xiàn)成本、運維成本，做出最符合商業(yè)利益的選擇。
持續(xù)關注業(yè)界最新技術動態(tài)（如AIGC、大模型、Agent等），并結合業(yè)務評估可行性。
二、 崗位職責
1.需求分析與方案設計： 深入理解業(yè)務需求，主導AI項目的技術可行性分析和方案設計，輸出系統(tǒng)架構圖和技術規(guī)格文檔。
2.技術選型與架構設計： 負責AI平臺和技術棧的選型，設計高可用、可擴展的機器學習系統(tǒng)架構，支持模型的訓練、部署、服務和迭代。
3.MLOps平臺建設： 主導或參與建設企業(yè)級的MLOps平臺，自動化機器學習工作流，提升算法團隊的研發(fā)效率和模型交付速度。
4.性能優(yōu)化與成本控制： 對線上AI服務進行性能調(diào)優(yōu)（延遲、吞吐量），并監(jiān)控資源使用情況，優(yōu)化計算和存儲成本。
5.技術規(guī)范與標準制定： 制定團隊在AI相關開發(fā)代碼、數(shù)據(jù)、模型管理等方面的開發(fā)規(guī)范和最佳實踐。
6.技術預研與攻關： 跟蹤前沿技術，進行原型驗證和技術攻關，解決項目中的關鍵技術難題。
7.團隊協(xié)作與知識傳承： 與算法、數(shù)據(jù)、后端、前端團隊緊密協(xié)作，確保架構落地。
三、任職要求
學歷：要求計算機科學、人工智能、數(shù)學等相關專業(yè)的碩士以上學位，對于經(jīng)驗極其豐富可適當放寬。
經(jīng)驗：
5-8年以上相關工作經(jīng)驗。
3年以上AI/機器學習系統(tǒng)架構設計經(jīng)驗。
有主導中大型AI項目從0到1或大規(guī)模重構的成功經(jīng)驗。
有在云計算環(huán)境（AWS, Azure, 華為云, 阿里云等）下設計和部署AI系統(tǒng)的經(jīng)驗。