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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(xùn)練、模型壓縮、部署加速（如TensorRT、ONNX）等，提升算法在端側(cè)、云端的落地效率。
2、系統(tǒng)設(shè)計與工程實現(xiàn)：參與高并發(fā)、大流量系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計，支撐業(yè)務(wù)快速擴展需求。將AI模型集成到實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，解決工程化問題（如數(shù)據(jù)預(yù)處理、API接口開發(fā)、性能監(jiān)控）。
3、數(shù)據(jù)處理與分析：構(gòu)建數(shù)據(jù)處理引擎，完成海量數(shù)據(jù)的清洗、特征提取、標(biāo)注及建模，支持日均TB級數(shù)據(jù)增長。運用統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提煉業(yè)務(wù)洞察，驅(qū)動決策優(yōu)化。
4、解決方案與項目管理：針對業(yè)務(wù)場景制定AI解決方案，完成技術(shù)宣講與落地推進(jìn)。撰寫技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計說明、測試報告及項目結(jié)項材料。
5、前沿技術(shù)探索：跟蹤元學(xué)習(xí)（Meta Learning）、強化學(xué)習(xí)（RL）、大模型（如GPT、Diffusion Model）等前沿技術(shù)，推動創(chuàng)新應(yīng)用。

【能力要求】

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(chǔ)：深入理解機器學(xué)習(xí)（如SVM、決策樹）和深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、Transformer），熟悉常用框架（TensorFlow、PyTorch）。
3、工具鏈：熟練使用大數(shù)據(jù)工具（Spark、Hive）、數(shù)據(jù)庫（MySQL、Redis）及容器化技術(shù)（Docker、Kubernetes）

具備AI算法研發(fā)或工程化落地經(jīng)驗，有NLP\CV\推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域成功案例者優(yōu)先