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1、算法研發(fā)與優(yōu)化：理解推薦系統(tǒng)、圖像識別、智能語義理解等AI場景的常用核心算法。優(yōu)化模型性能，包括分布式訓練、模型壓縮、部署加速（如TensorRT、ONNX）等，提升算法在端側、云端的落地效率。
2、系統(tǒng)設計與工程實現：參與高并發(fā)、大流量系統(tǒng)的架構設計，支撐業(yè)務快速擴展需求。將AI模型集成到實際業(yè)務系統(tǒng)中，解決工程化問題（如數據預處理、API接口開發(fā)、性能監(jiān)控）。
3、數據處理與分析：構建數據處理引擎，完成海量數據的清洗、特征提取、標注及建模，支持日均TB級數據增長。運用統(tǒng)計分析與數據挖掘技術，提煉業(yè)務洞察，驅動決策優(yōu)化。
4、解決方案與項目管理：針對業(yè)務場景制定AI解決方案，完成技術宣講與落地推進。撰寫技術文檔，包括算法設計說明、測試報告及項目結項材料。
5、前沿技術探索：跟蹤元學習（Meta Learning）、強化學習（RL）、大模型（如GPT、Diffusion Model）等前沿技術，推動創(chuàng)新應用。1、編程語言：精通Python，掌握C++/Java/Go中的至少一門，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境。
2、算法基礎：深入理解機器學習（如SVM、決策樹）和深度學習模型（如CNN、Transformer），熟悉常用框架（TensorFlow、PyTorch）。
3、工具鏈：熟練使用大數據工具（Spark、Hive）、數據庫（MySQL、Redis）及容器化技術（Docker、Kubernetes）