崗位所要求需要完成的工作內(nèi)容以及應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的責(zé)任范圍:
1、模型研發(fā)
針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景選型算法(分類/回歸/檢測(cè)/生成式模型);
根據(jù)項(xiàng)目需求開(kāi)發(fā)定制化模型(如缺陷檢測(cè)、工藝優(yōu)化算法);
參與數(shù)據(jù)處理和特征工程,進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)與模型剪枝,設(shè)計(jì)高效的算法解決方案;
2、工程部署
實(shí)現(xiàn)模型輕量化(TensorRT加速、INT8量化);
開(kāi)發(fā)API服務(wù)接口,對(duì)接生產(chǎn)系統(tǒng)(RESTful/gRPC);
設(shè)計(jì)模型監(jiān)控看板(精度衰減預(yù)警、概念漂移檢測(cè));
3、持續(xù)優(yōu)化
基于生產(chǎn)反饋迭代模型(A/B測(cè)試方案設(shè)計(jì));
探索新算法落地(如對(duì)比學(xué)習(xí)在少樣本缺陷分類的應(yīng)用);
任職要求:
1、熟練掌握Python、C++等編程語(yǔ)言
2、熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)
3、熟悉常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如分類、回歸、聚類、降維等)和深度學(xué)習(xí)模型(如CNN、RNN、Transformer等)
4、具備模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn),熟悉超參數(shù)優(yōu)化、模型壓縮、分布式訓(xùn)練等技術(shù)
5、熟悉數(shù)據(jù)處理和分析工具(如Pandas、NumPy、Matplotlib等)
6、具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),熟悉概率論、線性代數(shù)、優(yōu)化算法等
7、具備較強(qiáng)的算法實(shí)現(xiàn)能力,能夠?qū)⑺惴☉?yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景
8、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷
9、至少主導(dǎo)過(guò)2個(gè)以上端到端AI項(xiàng)目(從開(kāi)發(fā)到上線)