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崗位職責(zé):
1、AI技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃：制定公司人工智能技術(shù)的中長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略和路線圖，包括大預(yù)言模型和視覺(jué)等小模型，結(jié)合B端或G端業(yè)務(wù)需求規(guī)劃技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)方向，主導(dǎo)AI核心技術(shù)的布局與創(chuàng)新，確保技術(shù)選型的前瞻性和商業(yè)價(jià)值。
2、團(tuán)隊(duì)管理與建設(shè)：協(xié)助領(lǐng)導(dǎo)人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)（包括算法、標(biāo)注、大模型微調(diào)與知識(shí)庫(kù)等方向）開(kāi)展工作，負(fù)責(zé)人員培養(yǎng)與梯隊(duì)建設(shè)，打造具備跨領(lǐng)域協(xié)作能力的高效團(tuán)隊(duì)，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)實(shí)力。
3、算法平臺(tái)研制：主導(dǎo)公司算法平臺(tái)（涵蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法訓(xùn)練、模型部署等全流程）的研制與落地，從需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)到開(kāi)發(fā)迭代、上線運(yùn)維，把控平臺(tái)的性能、穩(wěn)定性和擴(kuò)展性，解決研發(fā)過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)難題。
4、算法研發(fā)與優(yōu)化：帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)展核心AI算法（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等）的研發(fā)與優(yōu)化，基于TensorFlow、PyTorch、Lora、Rag等框架構(gòu)建高性能模型，提升算法在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的效果。
5、數(shù)據(jù)體系搭建與管理：負(fù)責(zé)AI相關(guān)數(shù)據(jù)體系的搭建，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、存儲(chǔ)等環(huán)節(jié)，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)范，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和安全性，為算法訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。
6、業(yè)務(wù)與技術(shù)融合：深入理解林業(yè)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景與需求，將業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為AI技術(shù)方案，推動(dòng)人工智能技術(shù)與行業(yè)業(yè)務(wù)的深度融合，解決實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。
7、技術(shù)落地與價(jià)值轉(zhuǎn)化：推動(dòng)AI技術(shù)在產(chǎn)品和業(yè)務(wù)中的落地應(yīng)用，制定模型部署策略，解決工程化過(guò)程中的技術(shù)問(wèn)題，跟蹤技術(shù)應(yīng)用效果，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化。
8、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與資源協(xié)調(diào)：與事業(yè)部、產(chǎn)品、智能硬件等團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，參與產(chǎn)品定義與業(yè)務(wù)規(guī)劃，協(xié)調(diào)內(nèi)外部資源支持項(xiàng)目推進(jìn)，確保AI技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)需求、商業(yè)目標(biāo)保持一致。

任職要求:
1、學(xué)歷與專(zhuān)業(yè)：碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，8年以上人工智能領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，其中3年以上團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)。
2、框架與工具使用經(jīng)驗(yàn)：熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架及Python編程語(yǔ)言，具備5年以上基于這些工具進(jìn)行算法研發(fā)和模型訓(xùn)練的經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成復(fù)雜模型的構(gòu)建與優(yōu)化；熟練掌握 RAG、LoRA、Dify、Coza 等大語(yǔ)言模型技術(shù)，能獨(dú)立完成大模型的微調(diào)、部署與應(yīng)用優(yōu)化。
3、算法平臺(tái)研制經(jīng)驗(yàn)：主導(dǎo)完成至少一個(gè)中大型算法平臺(tái)的研制，具備數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法訓(xùn)練、模型管理等全流程經(jīng)驗(yàn)，熟悉平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化和工程化落地。
4、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)：熟悉林業(yè)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等至少一種業(yè)務(wù)模式及行業(yè)特性，了解相關(guān)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)流程與痛點(diǎn)，能結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)合理的AI技術(shù)方案。
5、技術(shù)能力：具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和AI理論知識(shí)，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法原理，掌握數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型評(píng)估等關(guān)鍵技術(shù)，了解分布式計(jì)算、云計(jì)算等相關(guān)技術(shù)。
6、管理能力：具備優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)、項(xiàng)目管理和溝通協(xié)調(diào)能力，能有效分配資源、推動(dòng)項(xiàng)目進(jìn)展、解決團(tuán)隊(duì)協(xié)作中的問(wèn)題，具備較強(qiáng)的目標(biāo)導(dǎo)向與結(jié)果交付意識(shí)。
7、其他要求：具備較強(qiáng)的創(chuàng)新思維、問(wèn)題分析與解決能力，能承受高強(qiáng)度的研發(fā)壓力，有良好的職業(yè)素養(yǎng)與責(zé)任心，發(fā)表過(guò)高水平學(xué)術(shù)論文或擁有相關(guān)專(zhuān)利者優(yōu)先。