1.模型训练与调优-基于Tensorflow、PyTorch等框架完成模型训练，优化超参数，实现模型的高效收敛。探索模型压缩、量化、蒸馏等技术，提升模型在端侧或边缘设备的部署效率；

2.数据建模与处理-分析海量数据，构建高质量训练数据集，设计特征工程与数据增强方案。解决数据稀疏性、噪声、不平衡等问题，提升模型泛化能力；
3.工程化落地-与开发团队协作，将算法模型部署到生产环境，确保高可用性和可扩展性。监控线上模型表现，迭代优化算法并解决实际业务问题(如延迟、资源消耗等)；

4.前沿技术探索-跟踪A!领域最新技术动态(如大语言模型、多模态学习、强化学习)，结合业务进行技术预研与创新。

【任职要求】：

1.教育背景-计算机科学、数学、统计学、电子工程等相关专业，本科及以上学历；

2.技术能力-熟练掌握Python/C++/ava等至少一门编程语言，熟悉常用数据结构和算法;深入理解机器学习/深度学习原理，具备独立实现算法的能力;熟练使用TensorFlow、PyTorch、Keras等框架，熟悉分布式训练与模型部署工具;熟悉NLP/CV/推荐系统等至少一个领域，具备相关项目经验(如目标检测、语义分割、文本生成等)；

3.数据处理经验-熟练使用SQL、Spark、Hadoop等工具处理大规模数据，掌握Pandas/Numpy等数据分析库；

4.软技能-逻辑清晰，具备优秀的分析问题和解决问题能力;良好的沟通能力和团队协作精神，能快速理解业务需求并推动技术落地；
5.优先条件(加分项)-在顶级会议/期刊发表过论文，或参与过知名开源项目贡献;熟悉大模型的微调、部署及优化经验，有云计算或容器化开发经验；

6.工作经验-3年以上经验，主导过大型AI项目，具备技术方案设计与团队管理能力。