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? 編程語言：熟練掌握Python、Java、C++等，尤其是Python在AI領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等主流框架。 ? 數(shù)據(jù)處理：具備數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和特征工程的能力，熟悉Pandas、NumPy等工具。 ? 模型訓(xùn)練與優(yōu)化：有模型訓(xùn)練、調(diào)參和性能優(yōu)化的經(jīng)驗。 ? 部署與運維：了解Docker、Kubernetes等容器化技術(shù)，熟悉Linux系統(tǒng)管理和Shell腳本。 ? 云計算與本地服務(wù)器：有云平臺（如AWS、Azure、Google Cloud）或本地服務(wù)器的部署經(jīng)驗。 3. 附加技能 ? 數(shù)據(jù)庫管理：熟悉SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MySQL、MongoDB等。 ? API開發(fā)：能夠設(shè)計和維護(hù)RESTful API，支持AI模型的集成。 ? 版本控制：熟練使用Git等版本控制工具。 ? 網(wǎng)絡(luò)安全：了解基本的網(wǎng)絡(luò)安全知識，確保AI系統(tǒng)的安全性。 4. 軟技能 ? 問題解決能力：能夠快速定位和解決技術(shù)問題。 ? 團(tuán)隊合作：良好的溝通和協(xié)作能力，能夠與其他部門合作。 ? 學(xué)習(xí)能力：AI技術(shù)更新快，需要持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)。 5. 教育背景 ? 計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷。 6. 工作經(jīng)驗 ? 至少2-3年相關(guān)工作經(jīng)驗，有AI項目部署和維護(hù)經(jīng)驗者優(yōu)先。 7. 職責(zé)描述 ? AI系統(tǒng)部署：負(fù)責(zé)AI模型的本地部署和集成。 ? 模型維護(hù)：定期更新和優(yōu)化AI模型。 ? 數(shù)據(jù)管理：管理和維護(hù)AI庫，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性。 ? 技術(shù)支持：為內(nèi)部用戶提供技術(shù)支持，解決使用中的問題。 ? 文檔編寫：編寫技術(shù)文檔和用戶指南。