深圳·南山区
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1.需求分析与方案设计： 与产品经理、业务方紧密协作，深入理解业务需求，设计并评估可行的AI技术解决方案。 2.模型开发与训练： (1)负责数据预处理、特征工程、模型选择与构建。 (2)运用机器学习（如分类、回归、聚类）和深度学习（如CNN, RNN/LSTM, Transformer等）算法训练和优化模型。 (3)进行模型调参、验证、评估与迭代优化，确保模型性能达到预期目标。 3.模型部署与优化： (1)将训练好的模型部署到生产环境（如云平台、边缘设备），确保服务的稳定性、高可用性和低延迟。 (2)持续监控线上模型性能，进行模型更新、迭代和再训练。 (3)探索和应用模型压缩、加速技术（如量化、剪枝、知识蒸馏等）。 4.系统开发与集成： (1)开发支持AI模型训练、部署、监控的底层系统或工具链。 (2)将AI模块与现有产品系统、数据管道进行高效集成。 (3)编写高质量、可维护的代码和API接口。 5.技术文档与分享： 编写清晰的技术文档，包括设计文档、接口文档、模型说明等；积极参与技术分享，促进团队知识沉淀。 技术前沿跟进： 持续关注AI领域（特别是LLM/AIGC等方向）的最新研究进展和技术趋势，评估其在产品中应用的可能性。 任职要求 1.学历背景： 计算机科学、人工智能、软件工程、数学、统计学或相关专业本科及以上学历（硕士优先）。 2.编程基础： (1)精通 Python，具备扎实的编程能力和良好的代码风格。 (2)熟悉至少一门编译语言（如C++, Java, Go）者优先。 (3)熟悉Linux开发环境及常用命令。 3.AI/ML 技术栈： (1)深入理解机器学习、深度学习的基础理论和常用算法（监督学习、无监督学习、强化学习等）。 (2)熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch, TensorFlow, Keras），并具备实际项目开发经验。 (3)熟悉常用数据处理和分析工具（如 Pandas, NumPy, Scikit-learn）。 (4)了解分布式训练框架（如 Horovod, PyTorch DDP, TensorFlow MirroredStrategy）者优先。 (5)了解模型压缩、加速、部署优化技术（ONNX, TensorRT, OpenVINO等）者优先。 (6)了解大语言模型（LLM）原理、微调（Fine-tuning）和应用框架（LangChain, LlamaIndex等）者优先。 4.工程能力： (1)熟悉软件工程开发流程和常用工具（Git, CI/CD）。 (2)具备模型部署和服务化（如 Docker, Kubernetes, RESTful API/gRPC, Flask/FastAPI）的实际经验。 (3)了解基本的数据库操作（SQL/NoSQL）。 (4)具备良好的系统设计思维和问题解决能力。 5.数据能力： 具备良好的数据处理和分析能力，能够从海量数据中发现价值。 6.经验要求： (1)本科： 要求5年以上AI算法/模型开发或相关岗位经验，有成功的AI项目落地经验。 (2)硕士： 有3年以上相关经验（需展示较强的项目/研究能力）。 7.软技能： (1)优秀的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达技术方案并与跨职能团队有效合作。 (2)强烈的责任心和自驱力，对AI技术充满热情，具备持续学习和探索新技术的意愿与能力。 (3)具备良好的逻辑思维、分析能力和解决复杂问题的能力。 注重细节，追求高质量交付。
2026-06-15 14:01
IP属地：广东深圳
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本科3-5年
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