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崗位職責：
1．人工智能平臺開發(fā)：
（1）設計并實現(xiàn)高效、易用的人工智能通用平臺，支持模型訓練、部署、監(jiān)控、迭代等全生命周期管理。
（2） 集成并優(yōu)化知識圖譜技術，構建支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的知識圖譜引擎，確保高并發(fā)查詢與實時更新性能。
（3）與算法團隊緊密協(xié)作，將深度學習目標檢測算法等高級模型無縫嵌入平臺，提供便捷的模型封裝、調用接口。
2．人工智能算法研發(fā)：
（1）研究并開發(fā)深度學習目標檢測算法，包括但不限于YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN等，優(yōu)化模型性能與精度。
（2）探索與實踐大模型在特定業(yè)務場景下的應用，如預訓練模型微調、多模態(tài)融合等，提升模型泛化能力。
（3）結合知識圖譜技術，設計基于知識驅動的智能算法，如基于圖的推理、推薦系統(tǒng)等，挖掘數(shù)據(jù)深層關聯(lián)。
任職資格：
1.基礎技能：
（1）教育背景： 計算機科學、人工智能、電子工程、數(shù)學等相關專業(yè)本科及以上學歷。
（2）編程能力： 精通Python、Java、C 等至少一種編程語言，具備良好的編程習慣與代碼質量意識。
（3）算法理解： 熟悉常用數(shù)據(jù)結構、算法原理，具備扎實的數(shù)學基礎，包括線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、最優(yōu)化方法等。
2.專業(yè)知識與技能：
（1）深度學習：
?熟悉深度學習基本原理，深入理解CNN、RNN、Transformer等模型結構及優(yōu)化方法。
?精通目標檢測算法原理與實現(xiàn)，具備實際項目經(jīng)驗，能針對特定場景優(yōu)化模型性能。
?熟悉深度學習框架如TensorFlow、PyTorch、Keras等，有模型訓練、調優(yōu)、部署實踐經(jīng)驗。
?熟悉圖像處理技術，包括圖像分割、目標檢測、圖像分類等，擁有輸變電設備缺陷圖像識別算法開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
（2）人工智能通用平臺開發(fā)：
?了解AI平臺架構設計，具備微服務、容器化、云原生等技術棧開發(fā)經(jīng)驗。
?掌握數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析的技能，了解大數(shù)據(jù)處理技術，如Hadoop、Spark等。
API設計與開發(fā)：具備設計和實現(xiàn)RESTful API、gRPC、GraphQL等接口的能力，確保平臺對外提供清晰、一致、易用的服務接口。
擁有人工智能平臺開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。