1. 需求分析與技術方案設計
- 與業務部門協作,分析業務場景需求,評估AI技術落地可行性
- 設計端到端AI解決方案(如模型選型、數據處理流程、系統集成方案等)
- 輸出技術文檔并制定開發計劃,明確技術風險與應對策略
2. 模型開發與優化
- 負責數據清洗、特征工程及標注方案設計,構建高質量訓練數據集
- 應用主流深度學習框架(PyTorch/TensorFlow等)開發/微調模型
- 通過超參調優、模型壓縮(如剪枝/量化)提升性能與效率
- 探索AIGC、多模態等前沿技術在實際場景中的應用
3. 工程化部署與系統集成
- 將模型部署至生產環境(云服務/邊緣設備),優化推理性能與資源占用
- 開發API接口,實現與現有業務系統的無縫對接
- 構建自動化監控體系,保障模型服務的穩定性與可擴展性
4. 全生命周期管理
- 設計模型迭機制,持續跟蹤線上效果并優化算法
- 建立數據回流機制,完善模型更新與版本管理流程
- 制定模型倫理合規策略,確保符合數據隱私與行業規范
5. 跨團隊協作與技術賦能
- 與前后端開發、運維團隊協作完成技術落地
- 輸出技術白皮書,為業務部門提供AI能力培訓
- 參與技術預研,推動AI能力在企業的規模化應用
任職要求
教育背景:計算機/數學/電子工程等相關專業碩士及以上學歷
技術能力:
- 熟練掌握Python,熟悉C++/Java等至少一門工程化語言
- 精通Transformer、CNN等主流模型架構及調優方法
- 熟悉Docker/K8s等容器化技術,具備云平臺部署經驗
- 熟悉LangChain、LlamaIndex等AI工程化工具鏈者優先
項目經驗:3年以上AI落地經驗,完整參與過至少2個企業級AI項目
軟技能:強邏輯思維能力,能快速理解復雜業務需求