岗位职责
1.AI 模型开发与优化：负责参与公司 AI 项目的需求分析与技术方案设计，依据业务场景（计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等）选择合适的算法模型（如深度学习、机器学习模型），完成模型的设计、开发、训练、调优及验证工作，确保模型在精度、效率、稳定性等方面满足业务指标。
2.数据处理与预处理：主导或参与 AI 项目所需数据的采集、清洗、标注、特征工程等工作，构建高质量的数据集；对数据质量进行评估与监控，解决数据稀疏、噪声干扰、数据不平衡等问题，为模型训练提供可靠的数据支撑。
3.技术落地与工程化：将训练完成的 AI 模型转化为可落地的工程化解决方案，与研发团队协作完成模型的部署（如基于云平台、边缘设备等部署方式）、集成与上线工作；优化模型在生产环境中的性能，降低 latency、提升吞吐量，保障系统稳定运行。
4.技术调研与创新：持续关注全球 AI 领域的前沿技术动态（如大模型、生成式 AI、强化学习等），定期开展技术调研与预研工作；探索新技术在公司业务场景中的应用可能性，推动 AI 技术创新，为业务发展提供技术储备与新方向。
5.团队协作与文档输出：与产品、业务、研发等跨部门团队紧密沟通，明确 AI 项目的业务目标与技术边界，确保项目高效推进；负责撰写 AI 项目相关的技术文档，包括方案设计文档、模型开发文档、部署手册、技术调研报告等，沉淀技术成果。
任职要求：
1.专业知识储备：扎实掌握 AI 核心理论知识，包括但不限于机器学习（决策树、SVM、随机森林、逻辑回归等）、深度学习（CNN、RNN、Transformer 等）、统计学、线性代数等；熟悉常见的 AI 算法原理、适用场景及优缺点。
2.技术技能要求：
熟练使用至少一种主流的 AI 开发框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，能够独立完成模型的搭建、训练与调优；
精通至少一种编程语言，如 Python，（必备），熟悉 C++/Java 者优先；掌握数据处理与分析工具，如 Pandas、NumPy、Matplotlib、SQL 等，能够高效处理结构化与非结构化数据；
了解 AI 模型工程化相关技术，如模型压缩（量化、剪枝）、部署工具（TensorRT、ONNX Runtime）、容器化（Docker、K8s）、云服务（AWS/Azure/ 阿里云 / 腾讯云 AI 服务）者优先。
3.项目经验要求：
有 1-3 年及以上 AI 相关项目开发经验，至少独立主导或核心参与过 1 个完整的 AI 项目（从需求分析到落地上线），涉及计算机视觉（如图像识别、目标检测、图像分割）、自然语言处理（如文本分类、情感分析、机器翻译、大模型微调）、推荐系统、时序预测等任一领域者优先；
有大模型（如 GPT、LLaMA、文心一言、通义千问等）微调、提示工程（Prompt Engineering）、Agent 开发经验者优先；
有教育行业 AI 落地经验者优先，能清晰阐述项目中遇到的技术难点及解决方案
4.软技能要求：
具备较强的问题分析与解决能力，能够快速定位 AI 项目中的技术问题（如模型精度不达标、训练效率低、部署后性能差等）并提出有效解决方案；
拥有良好的学习能力与自驱力，能够快速跟进 AI 领域的新技术、新工具，主动探索技术在业务中的应用；
具备优秀的沟通表达与团队协作能力，能够清晰地向跨部门同事传递技术信息，高效推进跨团队项目；
有较强的责任心与抗压能力，能够在项目 deadline 压力下保证工作质量与进度。