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，深入挖掘实际应用场景，评估人工智能技术的实施可行性

-规划端到端AI技术路径（包括模型选择、数据处理逻辑、系统整合策略等）

-编写技术文档并规划开发节奏，识别潜在技术风险并制定应对措施

2.模型开发与性能提升

-主导数据预处理、特征构建及标注规则设计，打造高精度训练数据集

-基于主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）完成模型搭建与适配优化

-通过参数调优、模型轻量化（如剪枝、量化）手段增强运行效率与响应速度

-研究AIGC、多模态等新兴技术在具体业务中的落地可能性

3.工程部署与系统融合

-实现模型在生产环境中的部署（支持云端及边缘设备），优化推理延迟与资源消耗

-构建标准化API接口，确保与现有业务系统的高效对接

-搭建自动化运维监控体系，保障模型服务的稳定性和横向扩展能力

4.全周期模型管理

-制定模型迭代机制，持续追踪线上表现并推进算法优化

-建立数据闭环流程，完善模型版本更新与生命周期管理

-制定合规性准则，确保模型应用符合数据安全与行业监管要求

5.跨职能协作与能力输出

-协同前端、后端及运维团队推动技术方案落地执行

-编制技术文档与实施指南，为业务方提供AI能力培训支持

-参与前沿技术探索，助力AI能力在企业内的广泛推广与复用

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：

-熟练使用Python，掌握C++或Java等至少一种工程开发语言

-深入理解Transformer、CNN等主流模型结构及其优化方法

-熟悉Docker/K8s容器技术，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：3年以上人工智能项目实战经验，完整参与不少于2个企业级AI项目

软技能：具备优秀逻辑思维能力，能快速捕捉复杂业务核心需求