数据处理与分析：

• 负责大规模数据的采集、清洗、存储和处理。

• 使用大数据技术（如Hadoop、Spark）进行数据分析和挖掘。

AI模型开发：

• 使用AI技术（如自然语言处理、计算机视觉）解决实际问题。

系统设计与开发：

• 设计和开发大数据平台和AI应用系统。

• 构建高效的数据管道和AI模型部署框架。

性能优化：

• 优化数据处理和模型训练的性能，提升系统效率。

• 解决大数据和AI系统中的瓶颈问题。

跨团队协作：

• 与数据工程师、产品经理等合作，推动项目落地。

• 提供技术支持和解决方案。

  核心技能

1. 编程语言：

   • 熟练掌握Python、Java、Scala等编程语言。

   • 熟悉SQL、NOSQL、Oracle数据库。

2. 大数据技术栈：

   • 熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。

   • 了解Kafka、Hive、HBase等数据存储和流处理工具。

3. AI与机器学习：

   • 掌握常见的机器学习算法和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。

   • 熟悉模型训练、调优和部署流程。

4. 云计算与分布式系统：

   • 熟悉云计算平台（如AWS、Azure、阿里云）和大规模分布式系统。

   • 了解容器化技术（如Docker、Kubernetes）。

5. 数据分析与可视化：

   • 熟练使用Pandas、NumPy等数据分析工具。

   • 掌握数据可视化工具（如Tableau、Matplotlib）。

6. 软技能：

• 良好的沟通能力和团队协作能力。

• 较强的学习能力和问题解决能力。

7. 待遇

• 双休，法定节假日，五险一金，薪资面议