1、AI模型开发与调优支持
数据预处理：协助清洗、标注、增强训练数据（如图像去噪、文本分词、缺失值填充），确保数据质量符合模型输入要求；使用工具（如Pandas、OpenCV、LabelMe）完成数据格式转换与特征工程。
模型训练辅助：根据算法工程师的方案，配置训练环境（如安装PyTorch/TensorFlow/MindSpore、配置GPU/昇腾算力），执行训练脚本并监控过程（如损失值、准确率、显存占用）；记录实验日志，协助排查训练中断、过拟合等问题。
模型调优协助：参与超参数调试（如学习率、 batch size）、模型压缩（剪枝、量化）或轻量化（如转为ONNX/TFLite格式），提升模型推理速度或降低部署成本；配合测试不同模型结构（如ResNet vs. ViT）的效果差异
2、AI模型部署与运维
部署环境搭建：根据业务需求（如云端、边缘端、移动端），将训练好的模型部署至目标平台（如使用TensorFlow Serving、TorchServe、MindSpore Lite或Docker容器化）；配置推理服务接口（REST/gRPC），确保低延迟响应。
性能监控与优化：监控模型线上表现（如QPS、延迟、错误率），定位推理瓶颈（如算子效率低、内存泄漏）；联合算法团队优化模型（如替换低效算子、启用FP16混合精度），或与运维团队协作扩容算力资源。
故障排查与修复：处理线上模型异常（如输出错误、崩溃），通过日志分析（如推理请求参数、模型中间结果）定位根因（如数据分布偏移、依赖库版本冲突），并推动修复（如重新校准模型、回滚版本）。
3、AI工具链与平台维护
工具链支持：维护团队使用的AI开发工具（如Jupyter Notebook、MLflow实验管理、Weights & Biases可视化）、算力平台（如Kubernetes集群、昇腾Atlas服务器）及协作流程（如Git代码管理、CI/CD流水线），确保工具稳定运行。
自动化脚本开发：编写辅助脚本（如数据批量处理脚本、模型自动测试脚本、部署流水线脚本），提升团队效率；例如，开发一个定时任务脚本，自动检测新数据并触发模型重训练
4、完成领导安排的其它事务