1. 需求分析与技术方案设计
- 与业务部门协作，分析业务场景需求，评估AI技术落地可行性
- 设计端到端AI解决方案（如模型选型、数据处理流程、系统集成方案等）
- 输出技术文档并制定开发计划，明确技术风险与应对策略
2. 模型开发与优化
- 负责数据清洗、特征工程及标注方案设计，构建高质量训练数据集
- 应用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）开发/微调模型
- 通过超参调优、模型压缩（如剪枝/量化）提升性能与效率
- 探索AIGC、多模态等前沿技术在实际场景中的应用
3. 工程化部署与系统集成
- 将模型部署至生产环境（云服务/边缘设备），优化推理性能与资源占用
- 开发API接口，实现与现有业务系统的无缝对接
- 构建自动化监控体系，保障模型服务的稳定性与可扩展性
4. 全生命周期管理
- 设计模型迭机制，持续跟踪线上效果并优化算法
- 建立数据回流机制，完善模型更新与版本管理流程
- 制定模型伦理合规策略，确保符合数据隐私与行业规范
5. 跨团队协作与技术赋能
- 与前后端开发、运维团队协作完成技术落地
- 输出技术白皮书，为业务部门提供AI能力培训
- 参与技术预研，推动AI能力在企业的规模化应用
任职要求
教育背景：计算机/数学/电子工程等相关专业硕士及以上学历
技术能力：
- 熟练掌握Python，熟悉C++/Java等至少一门工程化语言
- 精通Transformer、CNN等主流模型架构及调优方法
- 熟悉Docker/K8s等容器化技术，具备云平台部署经验
- 熟悉LangChain、LlamaIndex等AI工程化工具链者优先
项目经验：3年以上AI落地经验，完整参与过至少2个企业级AI项目
软技能：强逻辑思维能力，能快速理解复杂业务需求