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崗位職責
1.深入調研大數(shù)據技術及相關應用場景，收集整理技術與產品資料，精心構建面向制造業(yè)的大數(shù)據 AI 架構方案
2.主導大數(shù)據 AI 技術平臺的全方位開發(fā)，搭建模塊化 AI 算法框架和高效的分布式計算架構，確保平臺的高性能與穩(wěn)定性。
3.負責機器學習和深度學習模型的精準設計，靈活運用有監(jiān)督、無監(jiān)督、強化學習等多種方法進行建模，不斷優(yōu)化模型性能，以滿足復雜的業(yè)務需求。
4.通過 AI 算法優(yōu)化人機協(xié)作流程，提升生產安全性與效率；運用數(shù)字孿生技術創(chuàng)建物理對象的虛擬模型，模擬制造過程，幫助企業(yè)深入理解并優(yōu)化復雜的制造流程，降低試錯成本。
5.持續(xù)關注并深入研究新興技術及其在制造業(yè)的應用潛力，為公司業(yè)務的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展提供有力的技術支持。
技能要求
1.擁有至少 3 年以上的 AI 相關領域從業(yè)經驗，積累了豐富的項目實踐經驗。
2.在計算機視覺、自然語言處理、語音技術、經典機器學習、多模態(tài)計算、大規(guī)模預訓練、小樣本學習等至少一個領域有深入研究，具備深厚的專業(yè)知識。
3.具備扎實的生成式算法理論基礎，熟悉主流生成式模型、跨模態(tài)表征模型及大模型微調方法，能夠熟練運用相關技術解決實際問題。
4.具備優(yōu)秀的編程能力，精通 Python/C++ 語言，熟悉 PyTorch 分布式訓練，能夠高效實現(xiàn)算法模型。
5.熟悉前沿的神經網絡架構（如 Transformer, ViT, CLIP）并有實際動手經驗，熟練掌握 sklearn, pytorch, huggingface, cuda 等技術棧，能夠靈活運用各種工具進行開發(fā)。
6.具備 tensorRT、TFserving、Triton 等模型部署及推理加速經驗者優(yōu)先，能夠將模型高效部署到實際生產環(huán)境中。
7.具備 Python 開發(fā)全棧能力，熟練使用 pandas、numpy、matplotlib、scrapy、selenium 等工具，精通 Django、Flask、FastAPI 等框架，有 Vue、React 等開發(fā)經驗者優(yōu)先，能夠構建完整的應用系統(tǒng)。
8.熟悉協(xié)作機器人控制算法、數(shù)字孿生建模與仿真技術者優(yōu)先，能夠更好地將 AI 技術與實際業(yè)務相結合。