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崗位職責(zé)： 1、根據(jù)電力業(yè)務(wù)場(chǎng)景，負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法和模型研究和調(diào)優(yōu)，搭建并優(yōu)化AI應(yīng)用的工作流。對(duì)開(kāi)源組件進(jìn)行定制化微調(diào)和優(yōu)化，持續(xù)提升模型性能和質(zhì)量。 2、深入理解行業(yè)需求和技術(shù)原理，完成基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的模型開(kāi)發(fā)、調(diào)試與驗(yàn)證等工作，并對(duì)仿真建模過(guò)程中的問(wèn)題進(jìn)行針對(duì)性修復(fù)。 3、負(fù)責(zé)構(gòu)建完整、可靠的AI算法平臺(tái)，涵蓋數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、評(píng)估驗(yàn)證等環(huán)節(jié)，確保系統(tǒng)的可擴(kuò)展性與靈活性，提升訓(xùn)練效率，降低計(jì)算成本，推動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)的智能化與自動(dòng)化水平。 4、負(fù)責(zé)AI服務(wù)的部署實(shí)施，保障系統(tǒng)穩(wěn)定、接入AI產(chǎn)品平臺(tái)并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)控和預(yù)警，完成系統(tǒng)開(kāi)發(fā)集成和功能擴(kuò)展； 5、參與AI平臺(tái)的搭建，負(fù)責(zé)架構(gòu)和底層代碼的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和優(yōu)化工作，提升產(chǎn)品技術(shù)層面的擴(kuò)展性、穩(wěn)定性和易維護(hù)性； 6、熟悉主流數(shù)據(jù)庫(kù)和中間件(Mysql、Redis、Kafka、Rabbitmq等)的設(shè)計(jì)原理、相關(guān)技術(shù)及調(diào)優(yōu)； 7、熟悉Linux開(kāi)發(fā)部署環(huán)境和shell，具有系統(tǒng)性能分析、故障排除等技能。 任職要求： 1、計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能、信息技術(shù)相關(guān)專業(yè)優(yōu)先； 2、具備AI工作流設(shè)計(jì)和服務(wù)端部署能力，了解容器化技術(shù)（如Docker）以及監(jiān)控工具（如Prometheus、Grafana），有完整的AI相關(guān)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、部署或工程化經(jīng)驗(yàn) 3、具有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能夠與產(chǎn)品、設(shè)計(jì)和研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密合作； 4、熱衷于AI領(lǐng)域前沿技術(shù)的研究與實(shí)踐，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)并快速熟悉新技術(shù)、新工具； 5、精通Python編程語(yǔ)言，能夠熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。熟悉常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如Q-learning、SARSA、DQN、A3C、PPO等），并具備深入研究和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。