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崗位職責(zé)：
1、模型全生命周期管理：細(xì)致、規(guī)范地開展模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、迭代、監(jiān)控與維護(hù)工作，保障模型穩(wěn)定運(yùn)行。
2、訓(xùn)練數(shù)據(jù)全流程管理：負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的管理、清洗與合成，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，支撐模型性能優(yōu)化與迭代。
3、Model 組合與選型：結(jié)合業(yè)務(wù)場景完成 AI 模型組合、選型與適配分析，輸出可落地的模型方案。
4、智能化訓(xùn)推平臺設(shè)計：協(xié)助完成訓(xùn)推平臺核心模塊的設(shè)計，邏輯實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證推廣。
5、新技術(shù)探索與實(shí)驗(yàn)：積極擁抱新技術(shù)，推進(jìn)智能體投放相關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)計與落地，探索 AI 應(yīng)用創(chuàng)新場景。
任職要求：
1、技術(shù)基礎(chǔ)：具備扎實(shí)的 AI 技術(shù)功底，熟悉計算機(jī)視覺（目標(biāo)檢測、實(shí)例分割等）、深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch）及模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)流程。
2、數(shù)據(jù)能力：掌握數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注與合成技術(shù)，具備數(shù)據(jù)集構(gòu)建與管理經(jīng)驗(yàn)，能保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量與多樣性。
3、工程能力：具備模型部署、問題排查與工程化落地經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立解決 AI 應(yīng)用落地中的技術(shù)難題。
4、工作素養(yǎng)：具備細(xì)致、規(guī)范的工作習(xí)慣，優(yōu)秀的邏輯思維與方案規(guī)劃能力，能精準(zhǔn)把控項(xiàng)目細(xì)節(jié)與進(jìn)度。
5、學(xué)習(xí)與創(chuàng)新：具備較強(qiáng)的技術(shù)調(diào)研與學(xué)習(xí)能力，能快速跟進(jìn)行業(yè)新技術(shù)、新趨勢并轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值。
6、協(xié)作能力：具備良好的跨部門溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識，能高效推進(jìn) AI 項(xiàng)目落地與交付。
加分項(xiàng)
1、有巡檢機(jī)器人、工業(yè)視覺等領(lǐng)域 AI 應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、熟悉訓(xùn)推平臺架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理與模塊開發(fā)流程，具備全棧工程思維者優(yōu)先。
3、有算法測試體系搭建、模型性能優(yōu)化相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4、掌握數(shù)據(jù)增強(qiáng)、合成數(shù)據(jù)生成等技術(shù)者優(yōu)先。