AI应用开发工程师

1.需求分析与技术方案设计 -联动业务团队，深入挖掘业务场景需求，评估AI技术应用的可行性与价值点 -规划端到端的人工智能解决方案，涵盖模型选型、数据处理流程及系统集成路径 -编写完整技术文档，制定开发路线图，识别潜在技术风险并提出应对措施 2.模型开发与优化 -主导数据清洗、特征构建与标注策略设计，打造高质量训练数据集 -基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）进行模型搭建与微调 -通过超参数调优、模型轻量化（如剪枝、量化）提升运行效率与资源利用率 -探索AIGC、多模态等新兴技术在实际业务中的落地可能性 3.工程化部署与系统集成 -将模型部署至生产环境（支持云端或边缘设备），优化推理延迟与资源消耗 -开发标准化API接口，实现与现有业务系统的高效对接 -搭建自动化监控平台，确保模型服务稳定运行并具备良好扩展性 4.全生命周期管理 -设计模型迭代机制，持续追踪线上表现并推动算法优化 -建立数据闭环回流体系，完善模型更新流程与版本控制规范 -制定模型合规与伦理准则，保障数据安全及符合行业监管要求 5.跨团队协作与技术赋能 -联合前后端开发与运维团队，推进AI技术在真实场景中的落地实施 -输出技术实施方案，为业务方提供AI能力培训与技术支持 -参与前沿技术预研，助力企业AI能力的规模化复制与推广 任职要求 教育背景：计算机、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历 技术能力： -精通Python，掌握C++或Java等至少一种工程化编程语言 -深入理解Transformer、CNN等主流模型结构及其优化方法 -熟悉Docker、K8s等容器化工具，具备云平台部署实践经验 -了解LangChain、LlamaIndex等AI工程工具链者优先考虑 项目经验：具备3年以上AI项目实战经验，主导或完整参与过不少于2个企业级AI落地项目 软技能：具备出色逻辑思维能力，能快速拆解复杂业务问题并转化为技术路径