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崗位職責：
1. AI開發(fā)與應用，賦能制造
- 理解公司實際場景，開發(fā)或者調用AI技術，實現(xiàn)賦能，提升工作效率或者省人，解決業(yè)務中的實際問題（如分類、預測、生成、決策等）。
2. 模型訓練與調優(yōu)
- 處理海量數據，完成數據清洗、特征工程和模型訓練。
- 調整超參數、優(yōu)化模型性能（如準確率、召回率、推理速度）。
3. 模型部署與落地
- 將訓練好的模型部署到生產環(huán)境（如云端、邊緣設備）。
- 優(yōu)化模型推理效率，確保低延遲、高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性。
4. 跨團隊協(xié)作
- 與產品經理、數據工程師、IT運維團隊合作，理解需求并推動AI解決方案落地。
5. 技術研究與創(chuàng)新
- 跟蹤AI領域最新技術（如LLM、VLA、具身智能、強化學習、機器人、多模態(tài)融合大模型等），探索前沿技術應用，輸出調研報告

任職要求：

任職要求：
1. 教育背景
- 學歷：計算機科學、數學、統(tǒng)計學、電子工程等相關專業(yè)本科及以上學歷（碩士/博士更佳）。
- 核心課程：機器學習、深度學習、算法設計、概率統(tǒng)計、線性代數等。
2. 技術能力
- 編程語言：熟練掌握Python（必會），熟悉C /Java/Go等更佳。
- 深度學習框架：精通PyTorch、TensorFlow、Keras等框架。
- 數據處理：熟練使用NumPy、Pandas、Spark、SQL進行數據分析和處理。
- 模型部署：熟悉TensorRT、ONNX、Docker、Kubernetes等部署工具。
- 工具鏈：了解Git、Linux、CI/CD等開發(fā)工具和流程。
3. 算法與模型
- 熟悉經典機器學習算法（如SVM、決策樹、聚類算法）。
- 掌握深度學習模型（如CNN、RNN、Transformer、GAN、強化學習）。
- 生成式AI方向需熟悉擴散模型（Diffusion Model）、LLM（如GPT、BERT）等技術。
4. 數學基礎
- 扎實的數學功底，包括線性代數、概率統(tǒng)計、微積分、優(yōu)化理論。
5. 項目經驗
- 有實際AI項目經驗（如開源項目、企業(yè)級應用）。
- 具身智能方向需有機器人控制、傳感器融合、仿真環(huán)境（如ROS、Gazebo）經驗。
6. 軟技能
- 問題解決：能獨立分析問題并提出技術方案。
- 溝通能力：能將技術細節(jié)清晰傳達給非技術人員。
- 學習能力：快速掌握新技術和工具。