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匯報(bào)對(duì)象：云數(shù)智慧中心主任
負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目業(yè)務(wù)調(diào)研，方案設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)探索，訓(xùn)練模型及優(yōu)化，完成AI項(xiàng)目POC與落地。負(fù)責(zé)AI解決方案項(xiàng)目交付，及AI模型的線(xiàn)上業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)和維護(hù)，包括算法模型調(diào)優(yōu)指導(dǎo)，確保算法模型效果達(dá)到交付標(biāo)準(zhǔn)。
崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)跟蹤人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)與發(fā)展動(dòng)態(tài)，深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法原理，結(jié)合業(yè)務(wù)需求提出創(chuàng)新算法解決方案，定期輸出技術(shù)調(diào)研報(bào)告。
2、根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)與數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)合適的算法模型架構(gòu)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、推薦策略制定等，確保模型契合業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
3、使用Python、C++等語(yǔ)言及TensorFlow、PyTorch等框架進(jìn)行算法開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)，完成模型的訓(xùn)練、調(diào)試與優(yōu)化，提升準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性與泛化能力。
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等操作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；優(yōu)化訓(xùn)練算法與超參數(shù)，提高訓(xùn)練效率，降低資源消耗。
5、建立模型評(píng)估體系，運(yùn)用準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)價(jià)與分析，定期輸出評(píng)估報(bào)告，并基于結(jié)果持續(xù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)。
6、推動(dòng)算法模型在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的集成與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)如圖像識(shí)別、智能客服、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等功能，協(xié)助AI解決方案的項(xiàng)目交付與POC驗(yàn)證。
7、對(duì)上線(xiàn)算法進(jìn)行監(jiān)控與維護(hù)，及時(shí)響應(yīng)問(wèn)題并迭代優(yōu)化，保障模型穩(wěn)定性與業(yè)務(wù)效果持續(xù)提升。
8、參與跨部門(mén)協(xié)作，與數(shù)據(jù)、軟件開(kāi)發(fā)等團(tuán)隊(duì)密切配合，推進(jìn)AI項(xiàng)目落地，解決技術(shù)難題，并進(jìn)行技術(shù)分享與團(tuán)隊(duì)能力建設(shè)。
9、撰寫(xiě)算法相關(guān)技術(shù)文檔，包括模型設(shè)計(jì)、代碼說(shuō)明、項(xiàng)目總結(jié)等，推動(dòng)知識(shí)沉淀與團(tuán)隊(duì)協(xié)作。
10、針對(duì)交通行業(yè)開(kāi)展AI應(yīng)用需求分析，基于領(lǐng)域大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練大模型、多模態(tài)、NLP、CV等方向的算法研發(fā)、優(yōu)化與高效部署（含模型壓縮、推理加速等）。