1、模型開發(fā)與優(yōu)化:? 負責機器學習/深度學習模型的研發(fā)、訓練、調(diào)優(yōu)及評估,解決實際業(yè)務問題(物體分類、圖像識別、自然語言處理等)。
2、數(shù)據(jù)處理與管道構(gòu)建:? 構(gòu)建高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)預處理、特征工程及模型訓練,確保數(shù)據(jù)流的質(zhì)量和效率。
3、工程化落地:? 將算法模型從實驗環(huán)境部署到生產(chǎn)環(huán)境,與后端工程師協(xié)作完成API封裝、服務部署和性能優(yōu)化。
4、持續(xù)迭代與監(jiān)控:? 監(jiān)控線上模型性能,制定模型更新、迭代和A/B測試策略,確保模型的長期有效性和穩(wěn)定性。
5、技術(shù)研究與跟進:? 跟蹤前沿AI技術(shù)動態(tài),評估其在公司業(yè)務場景中的應用潛力,并進行技術(shù)驗證。
任職要求:
必備技能:
1、扎實的編程基礎,精通Python、C語言,熟練掌握主流機器學習/深度學習框架(如PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等)。
2、熟悉常見的機器學習算法和深度學習模型架構(gòu)。
3、熟悉Linux開發(fā)環(huán)境,掌握Git等協(xié)作工具。
4、具備良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎。
5、本科以上學歷,3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗
優(yōu)先考慮:
熟悉java、golang等任一后端語言者優(yōu)先
有實際AI項目部署上線經(jīng)驗,了解Docker、Kubernetes、Flask/FastAPI等。
熟悉大數(shù)據(jù)處理工具(如 Spark, Hadoop, Hive)或云服務平臺(AWS Sagemaker, GCP AI Platform)。
軟技能:
優(yōu)秀的問題分析和解決能力。
良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。
工作地點:濟寧濟南均可
求職提示:用人單位發(fā)布虛假招聘信息,或以任何名義向求職者收取財物(如體檢費、置裝費、押金、服裝費、培訓費、身份證、畢業(yè)證等),均涉嫌違法,請求職者務必提高警惕。
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應屆畢業(yè)生
本科
2026-01-29 12:17:38
321人關(guān)注
注:聯(lián)系我時,請說是在江蘇人才網(wǎng)上看到的。
