广州·白云区
职位详情
职位概要
负责 AI 相关模型的开发、优化和部署，使用 Python 及相关 AI 生态工具构建智能应用。主要涉及数据处理、机器学习、深度学习模型训练与推理优化，支持 AI 业务需求的落地。
岗位职责
算法开发与优化：基于机器学习/深度学习算法，开发、训练和优化 AI 模型，如 NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、推荐系统等。
数据处理与特征工程：清理、处理和分析结构化/非结构化数据，构建高效的数据 pipeline，优化模型训练效率。
模型训练与调优：使用 TensorFlow、PyTorch 等框架进行 AI 模型的训练、测试、调优，提高精度、鲁棒性及推理速度。
模型部署与服务化：将 AI 模型转换为 API 或嵌入式服务，使用 Flask/FastAPI/Django 或 Kubernetes/Docker 进行上线部署。
分布式计算：使用 Spark、Ray、Dask 或 GPU（CUDA）加速 AI 计算，提高大规模数据处理及模型训练速度。
自动化 AI Pipeline 构建：集成 MLOps、AutoML、模型监控等技术，优化 AI 生产环境的部署与迭代。
大语言模型（LLM）优化（如果涉及）：基于 OpenAI GPT、LLaMA、Claude、Mistral 等模型进行微调、Prompt Engineering、RAG 检索增强等开发。
跨团队协作：与数据科学、后端开发、产品团队合作，确保 AI 解决方案能在业务中高效应用。
技术研究与探索：持续学习最新 AI 技术，如 AIGC（生成式 AI）、强化学习、多模态 AI，并推动技术创新。
岗位要求
编程基础：精通 Python，熟悉常见 AI 库，如 NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib。
机器学习 & 深度学习：熟悉常见 ML/DL 算法，如 CNN、RNN、Transformer，掌握 TensorFlow、PyTorch、JAX 等 AI 框架。
数据处理：熟悉 SQL / NoSQL 数据库，具备 ETL 经验，能高效处理海量数据。
模型优化：具备 AI 模型调优经验，如超参数优化（Grid Search、Bayesian Optimization）、量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、蒸馏（Knowledge Distillation）等。
部署经验：了解 AI 模型推理优化，熟悉 ONNX、TensorRT、Triton Inference Server、GPU/TPU 加速等技术，有实际 AI 产品部署经验优先。
云计算与 MLOps（加分项）：熟悉 AWS/GCP/Azure，了解 MLflow、Kubeflow、Airflow 等 AI 生产环境管理工具。
团队协作：良好的工程思维和编码能力，具备 Git 版本管理、API 开发、文档撰写等习惯，能高效沟通与协作。
英语能力：能够阅读 AI 相关英文论文、文档，并跟踪 AI 领域前沿技术动态。
加分项
参与过 ChatGPT、LLaMA、Stable Diffusion 等 LLM 相关项目。
有 AI 算法优化或 AI 芯片（如 NVIDIA TensorRT、TPU、FPGA）优化经验。
具备多模态 AI（文本、图像、视频、音频）开发经验。
发表过 AI 论文或在开源社区（如 Hugging Face、GitHub）有贡献。1
负责 AI 相关模型的开发、优化和部署，使用 Python 及相关 AI 生态工具构建智能应用。主要涉及数据处理、机器学习、深度学习模型训练与推理优化，支持 AI 业务需求的落地。
岗位职责
算法开发与优化：基于机器学习/深度学习算法，开发、训练和优化 AI 模型，如 NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、推荐系统等。
数据处理与特征工程：清理、处理和分析结构化/非结构化数据，构建高效的数据 pipeline，优化模型训练效率。
模型训练与调优：使用 TensorFlow、PyTorch 等框架进行 AI 模型的训练、测试、调优，提高精度、鲁棒性及推理速度。
模型部署与服务化：将 AI 模型转换为 API 或嵌入式服务，使用 Flask/FastAPI/Django 或 Kubernetes/Docker 进行上线部署。
分布式计算：使用 Spark、Ray、Dask 或 GPU（CUDA）加速 AI 计算，提高大规模数据处理及模型训练速度。
自动化 AI Pipeline 构建：集成 MLOps、AutoML、模型监控等技术，优化 AI 生产环境的部署与迭代。
大语言模型（LLM）优化（如果涉及）：基于 OpenAI GPT、LLaMA、Claude、Mistral 等模型进行微调、Prompt Engineering、RAG 检索增强等开发。
跨团队协作：与数据科学、后端开发、产品团队合作，确保 AI 解决方案能在业务中高效应用。
技术研究与探索：持续学习最新 AI 技术，如 AIGC（生成式 AI）、强化学习、多模态 AI，并推动技术创新。
岗位要求
编程基础：精通 Python，熟悉常见 AI 库，如 NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib。
机器学习 & 深度学习：熟悉常见 ML/DL 算法，如 CNN、RNN、Transformer，掌握 TensorFlow、PyTorch、JAX 等 AI 框架。
数据处理：熟悉 SQL / NoSQL 数据库，具备 ETL 经验，能高效处理海量数据。
模型优化：具备 AI 模型调优经验，如超参数优化（Grid Search、Bayesian Optimization）、量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、蒸馏（Knowledge Distillation）等。
部署经验：了解 AI 模型推理优化，熟悉 ONNX、TensorRT、Triton Inference Server、GPU/TPU 加速等技术，有实际 AI 产品部署经验优先。
云计算与 MLOps（加分项）：熟悉 AWS/GCP/Azure，了解 MLflow、Kubeflow、Airflow 等 AI 生产环境管理工具。
团队协作：良好的工程思维和编码能力，具备 Git 版本管理、API 开发、文档撰写等习惯，能高效沟通与协作。
英语能力：能够阅读 AI 相关英文论文、文档，并跟踪 AI 领域前沿技术动态。
加分项
参与过 ChatGPT、LLaMA、Stable Diffusion 等 LLM 相关项目。
有 AI 算法优化或 AI 芯片（如 NVIDIA TensorRT、TPU、FPGA）优化经验。
具备多模态 AI（文本、图像、视频、音频）开发经验。
发表过 AI 论文或在开源社区（如 Hugging Face、GitHub）有贡献。1
2026-07-21 12:58
IP属地：广东广州
职位福利
本科经验不限PostgreSQLPandasPython
广州协方差科技有限公司
天使轮 · 0-20人
工作地址
鱼泡安全保障
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