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，深入理解业务场景，评估AI技术实施的可行性

-规划端到端人工智能解决方案（包括模型选择、数据处理流程、系统集成路径等）

-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、特征构建及标注策略设计，打造高质训练数据集

-基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）进行模型开发与调优

-通过超参数优化、模型轻量化（如剪枝、量化）提升运行效率与推理速度

-探索AIGC、多模态等新兴技术在实际业务中的落地应用可能性

3.工程化落地与系统整合

-将训练成果部署至生产环境（支持云端及边缘设备），优化资源消耗与响应性能

-开发标准化API接口，实现与现有业务系统的高效对接

-搭建自动化监控体系，确保模型服务稳定、可靠且具备横向扩展能力

4.全周期模型管理

-设计模型迭代机制，持续追踪线上表现并推动算法优化

-构建数据闭环流程，完善模型更新与版本控制体系

-制定合规策略，保障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

-联合前后端、运维团队推进技术方案实施

-输出技术文档与实践指南，为业务方提供AI能力赋能培训

-参与前沿技术调研，助力企业AI能力的规模化推广

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：

-熟练使用Python，掌握C++或Java等至少一种工程语言

-精通Transformer、CNN等主流模型结构及其优化方法

-熟悉Docker/K8s等容器技术，具备云平台部署实操经验

-了解LangChain、LlamaIndex等AI工程工具链者优先考虑

项目经验：3年以上AI项目实战经验，完整参与不少于2个企业级AI项目落地

软技能：具备优秀逻辑思维能力，能快速洞察复杂业务需求本质