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崗位職責(zé)： 1. 負責(zé)人工智能模型的設(shè)計、選型、訓(xùn)練和優(yōu)化。 2. 評估并改進模型性能，包括調(diào)參、模型驗證和測試。 3. 應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)解決實際問題。 4. 設(shè)計并實施數(shù)據(jù)采集方案，從多種來源收集數(shù)據(jù)。 5. 構(gòu)建和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量。 6. 負責(zé)數(shù)據(jù)的清洗、變換、集成、縮減、編碼、分割和特征構(gòu)建等工作。 7. 處理缺失數(shù)據(jù)和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。 8. 應(yīng)用標準化、歸一化、特征工程等技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)。 9. 編寫清晰、詳細的技術(shù)文檔，記錄模型設(shè)計、數(shù)據(jù)處理流程和項目進展。 10. 與團隊成員和其他部門有效溝通，確保信息共享和協(xié)作。 崗位要求： 1. 計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)或相關(guān)領(lǐng)域的博士、碩士和優(yōu)秀本科生。 2. 豐富的人工智能和機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計、訓(xùn)練和優(yōu)化經(jīng)驗。 3. 熟練使用Python及相關(guān)的AI/ML庫和框架（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等）。 4. 熟悉數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括SQL、數(shù)據(jù)清洗、特征工程等。 5. 具備良好的問題解決能力和數(shù)據(jù)分析能力。 6. 具有優(yōu)秀的書面和口頭溝通能力，能夠編寫詳細的技術(shù)文檔和課題相關(guān)文檔。 7. 具有實際項目經(jīng)驗和成果者優(yōu)先。 8. 熟練使用現(xiàn)有技術(shù)框架（DIFY，n8n，Coze等）實現(xiàn)智能體，知識庫搭建，并具有知識庫內(nèi)容切分技術(shù)者優(yōu)先。 9. 熟悉自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等領(lǐng)域的技術(shù)者優(yōu)先。 10. 具備大數(shù)據(jù)處理和分析經(jīng)驗者優(yōu)先。