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崗位職責(zé)：
1. AI開發(fā)與應(yīng)用，賦能制造
- 理解公司實際場景，開發(fā)或者調(diào)用AI技術(shù)，實現(xiàn)賦能，提升工作效率或者省人，解決業(yè)務(wù)中的實際問題（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. 跨團隊協(xié)作
- 與產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師、IT運維團隊合作，理解需求并推動AI解決方案落地。
5. 技術(shù)研究與創(chuàng)新
- 跟蹤AI領(lǐng)域新技術(shù)（如LLM、VLA、具身智能、強化學(xué)習(xí)、機器人、多模態(tài)融合大模型等），探索前沿技術(shù)應(yīng)用，輸出調(diào)研報告
任職要求：
1. 教育背景
- 學(xué)歷：計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
- 核心課程：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、算法設(shè)計、概率統(tǒng)計、線性代數(shù)等。
2. 技術(shù)能力
- 編程語言：熟練掌握Python（必會），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、強化學(xué)習(xí)）。
- 生成式AI方向需熟悉擴散模型（Diffusion Model）、LLM（如GPT、BERT）等技術(shù)。
4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
- 扎實的數(shù)學(xué)功底，包括線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、微積分、優(yōu)化理論。
5. 項目經(jīng)驗
- 有實際AI項目經(jīng)驗（如開源項目、企業(yè)級應(yīng)用）。
- 具身智能方向需有機器人控制、傳感器融合、仿真環(huán)境（如ROS、Gazebo）經(jīng)驗。
6. 軟技能
- 問題解決：能獨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)清晰傳達給非技術(shù)人員。
- 學(xué)習(xí)能力：快速掌握新技術(shù)和工具。