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一、崗位職責(zé) 1.?數(shù)據(jù)智能分析與建模? （1）負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化）的采集、清洗、特征工程及存儲(chǔ)方案設(shè)計(jì)，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理流程； （2）開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法模型，解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的預(yù)測(cè)、分類(lèi)、聚類(lèi)等問(wèn)題，優(yōu)化模型性能與泛化能力； （3）探索生成式AI、大模型等前沿技術(shù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智能應(yīng)用的創(chuàng)新落地。 2.?軟硬件智能化整合與開(kāi)發(fā)? （1）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)AI系統(tǒng)與現(xiàn)有軟件/硬件平臺(tái)的集成方案，開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化API接口及服務(wù)模塊； （2）優(yōu)化智能算法在邊緣設(shè)備、云端的部署方案，提升系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與資源利用率； （3）參與智能設(shè)備（如機(jī)器人、機(jī)器狗等）的算法適配與性能調(diào)優(yōu)。 3.?智能決策系統(tǒng)構(gòu)建? （1）基于業(yè)務(wù)需求構(gòu)建智能決策模型，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策支持； （2）開(kāi)發(fā)可視化決策工具，輸出動(dòng)態(tài)策略建議； （3）持續(xù)跟蹤決策效果，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋迭代優(yōu)化決策邏輯。 4.?全流程技術(shù)把控與協(xié)作? （1）主導(dǎo)技術(shù)方案設(shè)計(jì)，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)、開(kāi)發(fā)、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)推進(jìn)項(xiàng)目落地，確保技術(shù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊； （2）制定AI研發(fā)規(guī)范，輸出技術(shù)文檔，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升與知識(shí)沉淀。 二、任職要求?? 1.?算法基礎(chǔ)?：精通Python，熟練使用TensorFlow/PyTorch框架，掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)（如XGBoost、LightGBM）與深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN、Transformer）； 2.?數(shù)據(jù)處理?：熟悉SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，熟練使用Spark/Flink等大數(shù)據(jù)工具，具備海量數(shù)據(jù)并行處理經(jīng)驗(yàn)； 3.?系統(tǒng)開(kāi)發(fā)?：了解微服務(wù)架構(gòu)，熟悉Docker/Kubernetes部署，具備Java/C++跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)能力者加分； 5.具備將抽象業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)建模問(wèn)題的能力，擅長(zhǎng)技術(shù)可行性分析與解決方案設(shè)計(jì)； 6.優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)溝通能力，能夠獨(dú)立承擔(dān)技術(shù)攻關(guān)并推動(dòng)項(xiàng)目落地。 其他要求