1．算法开发与优化‌
设计、训练和优化机器学习及深度学习模型，覆盖图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
改进现有算法，提升模型的准确性、效率和性能。
2．数据处理与分析‌
负责数据清洗、特征提取、标注等预处理工作，构建高质量数据集。
结合业务需求分析数据，提取有效信息以支持模型训练。
3．系统集成与部署‌
将AI模型集成到生产环境，确保与现有系统的兼容性。
监控模型性能，持续优化并解决实际应用中的问题。
4．技术研究与创新‌
跟踪前沿技术（如强化学习、迁移学习），探索新算法在业务场景的应用。
参与AI相关专利申报与技术攻坚。1．算法开发与优化‌
设计、训练和优化机器学习及深度学习模型，覆盖图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
改进现有算法，提升模型的准确性、效率和性能。
2．数据处理与分析‌
负责数据清洗、特征提取、标注等预处理工作，构建高质量数据集。
结合业务需求分析数据，提取有效信息以支持模型训练。
3．系统集成与部署‌
将AI模型集成到生产环境，确保与现有系统的兼容性。
监控模型性能，持续优化并解决实际应用中的问题。
4．技术研究与创新‌
跟踪前沿技术（如强化学习、迁移学习），探索新算法在业务场景的应用。
参与AI相关专利申报与技术攻坚。

任职要求：

一、学历与专业背景
学历要求‌：普遍要求本科及以上学历。
专业方向‌：需计算机科学、人工智能、数学、统计学、电子工程等相关专业背景。
二、技术能力
编程语言‌：
必须精通Python，要求掌握C++/Java（用于性能优化或工程部署）。
算法与框架‌：
熟悉机器学习/深度学习算法（如CNN、RNN、强化学习）及框架（TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle）。
大模型方向需掌握Transformer架构、RAG、Prompt工程等技术。
数据处理‌：
具备数据清洗、特征工程、大规模数据集构建能力。
三、课题经验‌：
需参与过AI模型研发、部署及优化，工业领域偏好有行业落地经验者（如智能制造、金融风控）。
大模型方向需有预训练、微调或垂类应用经验。