1.開發(fā)用于預測性維護、流程優(yōu)化和異常檢測的人工智能 / 機器學習模型,以提高運營效率。
2.設計并實施可擴展的數(shù)據(jù)管道,用于工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、轉換和存儲。
3.與物聯(lián)網(wǎng)、自動化和模擬團隊合作,將人工智能驅動的決策制定集成到數(shù)字孿生系統(tǒng)中。
4.針對工業(yè)環(huán)境中的實時推理和邊緣計算應用,對人工智能模型進行優(yōu)化。
崗位要求:
1.具備扎實的傳統(tǒng)機器學習、深度學習和生成對抗算法的基礎知識。
2.深入理解生成式人工智能提示工程技術。
3.擁有 5 年以上機器學習 / 人工智能服務優(yōu)化(低延遲、批量處理)方面的經(jīng)驗,并且了解部署策略。
4.具備機器學習 / 人工智能運維(AIOps)和監(jiān)控方面的經(jīng)驗。
5.理解數(shù)據(jù)結構和操作技術,能夠編寫簡潔的代碼,并采用軟件工程技術。
6.能夠開展定量研究和實驗。
7.深入理解 Python、PyTorch、TensorFlow、CUDA 和 SparkML。
8.能夠使用 Docker 和 Kubernetes。
9.能夠利用 Apache Spark 進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
10.能夠通過 git 進行協(xié)作,并了解 git 策略。
11.擁有應用程序以及數(shù)據(jù)和人工智能管道的實際持續(xù)集成 / 持續(xù)交付(CI/CD)工作流程經(jīng)驗。
12.具備產(chǎn)品開發(fā)和敏捷開發(fā)方面的經(jīng)驗。
13.具備 SQL、Azure、Databricks、Go 語言、C++、Ray 框架方面的經(jīng)驗。
14.為企業(yè)部署過生產(chǎn)級別的人工智能 / 機器學習系統(tǒng)。
15.具備良好的英語溝通能力。
16.優(yōu)秀的邏輯思維能力,具備良好的溝通、協(xié)調(diào)能力和團隊合作精神。