岗位职责:

1.AI 数据工具需求分析与架构设计：深入调研业务场景对 AI 应用的数据需求，结合公司 AI 战略规划，设计数据工具的整体架构；规划数据采集、预处理、存储及与 AI 模型交互的流程，确保数据工具能高效支撑 AI 算法训练与模型部署，满足 AI 应用的功能需求与性能要求。

2.AI 数据工具开发与实现：运用扎实的后端研发能力，主导 AI 数据工具的核心功能开发；开发数据接口以对接不同数据源，实现数据的高效传输与存储；搭建数据处理平台，完成数据清洗、转换、特征工程等操作，为 AI 模型提供高质量数据。使用合适的 AI 开发框架，实现数据工具与 AI 模型的集成，确保数据与算法的无缝衔接。

3.工具性能优化与算法协同：持续优化 AI 数据工具的性能，通过代码优化、数据库调优等方式，提升数据处理效率与工具响应速度；与 AI 算法团队紧密协作，根据算法需求调整数据处理策略，优化数据特征，助力 AI 模型效果提升，共同推动 AI 应用的迭代升级。

4.工具测试、部署与维护：参与 AI 数据工具的功能测试、压力测试和稳定性测试，及时修复测试过程中发现的问题；负责工具的部署与上线工作，保障工具在生产环境稳定运行。收集用户反馈，对工具进行日常维护与版本迭代，根据业务变化和技术发展，不断完善工具功能与性能。

5.技术研究与知识共享：跟踪 AI 与数据领域的前沿技术，研究新技术在数据工具中的应用可行性，推动技术创新；在团队内分享技术经验与研究成果，参与技术方案评审，提升团队整体技术水平，为公司 AI 应用发展提供技术支持。

任职要求:

1.教育背景：计算机类、数类学、统计类、信息系统、数据科学等相关专业，硕士研究生及以上，有产品设计、交互界面设计、项目管理或数据标注相关经历者优先。

2.基本技能：熟练掌握至少一种编程语言，如 Python、Java 等，具备良好的编程能力；熟悉常用的数据处理和分析工具，如 Pandas、NumPy、Scikit - learn、SQL 等；了解数据挖掘算法，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等；有数据标注经验，熟悉标注工具和流程；对大模型有基本的了解，对数据集的优劣和评估方法有自己的认识。

3.工作能力：具有较强的逻辑思维能力和问题解决能力，能够快速分析和解决数据处理过程中出现的问题；工作认真负责，注重细节，有良好的质量意识和数据敏感度；具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与不同专业背景的人员有效合作。

4.其他要求：身心健康、责任心强、自驱力强，具有较好的沟通协调能力和团队协作精神。