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崗位職責(zé)： 1. AI開發(fā)與應(yīng)用，賦能制造 - 理解公司實(shí)際場景，開發(fā)或者調(diào)用AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)賦能，提升工作效率或者省人，解決業(yè)務(wù)中的實(shí)際問題（如分類、預(yù)測、生成、決策等）。 2. 模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu) - 處理海量數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗、特征工程和模型訓(xùn)練。 - 調(diào)整超參數(shù)、優(yōu)化模型性能（如準(zhǔn)確率、召回率、推理速度）。 3. 模型部署與落地 - 將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境（如云端、邊緣設(shè)備）。 - 優(yōu)化模型推理效率，確保低延遲、高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性。 4. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作 - 與產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師、IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)合作，理解需求并推動(dòng)AI解決方案落地。 5. 技術(shù)研究與創(chuàng)新 - 跟蹤AI領(lǐng)域最新技術(shù)（如LLM、VLA、具身智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器人、多模態(tài)融合大模型等），探索前沿技術(shù)應(yīng)用，輸出調(diào)研報(bào)告 任職要求： 任職要求： 1. 教育背景 - 學(xué)歷：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷（碩士/博士更佳）。 - 核心課程：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、算法設(shè)計(jì)、概率統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)等。 2. 技術(shù)能力 - 編程語言：熟練掌握Python（必會(huì)），熟悉C /Java/Go等更佳。 - 深度學(xué)習(xí)框架：精通PyTorch、TensorFlow、Keras等框架。 - 數(shù)據(jù)處理：熟練使用NumPy、Pandas、Spark、SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。 - 模型部署：熟悉TensorRT、ONNX、Docker、Kubernetes等部署工具。 - 工具鏈：了解Git、Linux、CI/CD等開發(fā)工具和流程。 3. 算法與模型 - 熟悉經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如SVM、決策樹、聚類算法）。 - 掌握深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN、Transformer、GAN、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）。 - 生成式AI方向需熟悉擴(kuò)散模型（Diffusion Model）、LLM（如GPT、BERT）等技術(shù)。 4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) - 扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底，包括線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、微積分、優(yōu)化理論。 5. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) - 有實(shí)際AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如開源項(xiàng)目、企業(yè)級(jí)應(yīng)用）。 - 具身智能方向需有機(jī)器人控制、傳感器融合、仿真環(huán)境（如ROS、Gazebo）經(jīng)驗(yàn)。 6. 軟技能 - 問題解決：能獨(dú)立分析問題并提出技術(shù)方案。 - 溝通能力：能將技術(shù)細(xì)節(jié)清晰傳達(dá)給非技術(shù)人員。 - 學(xué)習(xí)能力：快速掌握新技術(shù)和工具。