岗位职责

AI 系统开发：负责设计、开发、集成和优化 AI 驱动的应用或系统，确保系统的高效性、可扩展性和可靠性。

技术集成与优化：将机器学习、深度学习、自然语言处理等 AI 技术与现有软件系统或产品进行集成，确保模型能够在生产环境中平稳运行。

数据处理与分析：处理并分析来自不同来源的数据，进行数据预处理、特征工程，确保数据质量满足模型训练需求。

AI 模型实现与部署：根据项目需求实现和调优 AI 模型，将其部署到生产环境中，并进行持续监控和优化。

系统架构与代码质量：编写高质量、可维护的代码，参与系统架构设计，确保 AI 系统的高效性、可扩展性和可维护性。

跨部门协作：与其他团队（如业务运营、产品经理、后端开发等）协作，推动 AI 系统从设计到落地。

技术文档与报告：撰写技术文档和报告，清晰记录开发过程、模型设计、优化方案等，确保团队成员之间的协作高效。

任职要求

学历要求： 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业。

工作经验： 至少两年及以上 AI 软件开发相关经验，具有实际项目经验者优先。

编程技能： 精通至少一种编程语言（Python、Java、C# 等），能够独立进行 AI 应用和系统开发。

AI 技术基础： 深入了解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等 AI 相关技术，能够将其应用到实际开发中。

数据处理能力： 熟练掌握数据预处理、特征工程及数据清洗等技术，能够高效处理和分析大规模数据集。

框架和工具： 熟悉常用的 AI 开发框架（如 TensorFlow、Keras、PyTorch）及数据分析库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib），具备模型训练与优化经验。

软件工程能力： 具备扎实的软件工程基础，熟悉软件开发生命周期，熟练使用 Git 等版本控制工具，能够进行高效的团队协作和项目管理。

系统设计能力： 具备一定的系统架构设计能力，能够设计高效的 AI 系统和应用架构，考虑到性能、可扩展性和高可用性。

加分项

有大规模数据处理经验，熟悉大数据平台（如 Hadoop、Spark）或分布式计算。

具备云平台（如 阿里云、腾讯云、百度云、AWS、Azure）经验，能够进行云端模型部署与管理。

有算法优化经验，能根据具体需求对 AI 模型进行精细调优。

熟悉容器化技术（如 Docker、Kubernetes），具备 AI 系统的部署与维护经验。

英语能力较强，能够阅读英文文献和技术文档。