AI 工程師承擔(dān)著運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等前沿人工智能技術(shù)，深度挖掘公司產(chǎn)品及業(yè)務(wù)流程中的優(yōu)化潛能，匠心打造創(chuàng)新解決方案，助力公司達(dá)成智能化飛躍，穩(wěn)步提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的重任。

工作職責(zé)與任務(wù)

1、算法研發(fā)與模型構(gòu)建

1）潛心鉆研，精準(zhǔn)開(kāi)發(fā)契合公司業(yè)務(wù)訴求的各類 AI 算法，涵蓋分類、聚類、回歸、推薦算法等多元領(lǐng)域。

2）熟練駕馭深度學(xué)習(xí)框架（諸如DeepSeek-V3等），精心搭建、高效訓(xùn)練并持續(xù)優(yōu)化各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3）時(shí)刻保持對(duì)前沿 AI 技術(shù)動(dòng)態(tài)的敏銳洞察，積極果敢地將新技術(shù)融入公司項(xiàng)目實(shí)踐，全力提升算法效能與模型精準(zhǔn)度。

2、數(shù)據(jù)處理與分析

1）與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)緊密攜手，全方位收集、精細(xì)清洗、精準(zhǔn)標(biāo)注海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以嚴(yán)苛標(biāo)準(zhǔn)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到模型訓(xùn)練所需水準(zhǔn)。

2）巧用數(shù)據(jù)分析工具（如 Python 中的 Pandas、Numpy 等得力庫(kù)），從海量數(shù)據(jù)中提煉出高價(jià)值信息，為模型訓(xùn)練注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

3）精心搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，對(duì)模型運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，第一時(shí)間察覺(jué)并妥善化解數(shù)據(jù)異常狀況。

3、模型優(yōu)化與部署

1）靈活運(yùn)用模型壓縮、量化、剪枝等前沿技術(shù)，對(duì)訓(xùn)練有成的模型精雕細(xì)琢，全方位提升模型運(yùn)行效率，大幅削減資源消耗，使其完美適配不同硬件平臺(tái)的部署需求。

2）將優(yōu)化后的卓越模型無(wú)縫部署至生產(chǎn)、銷售等環(huán)境，與后端開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)通力協(xié)作，確保模型與業(yè)務(wù)系統(tǒng)水乳交融，順利實(shí)現(xiàn)線上實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)功能。

3）構(gòu)建科學(xué)完備的模型性能評(píng)估指標(biāo)體系，周期性對(duì)線上模型展開(kāi)嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)估與迭代更新，力保模型始終保持巔峰狀態(tài)。

4、項(xiàng)目協(xié)作與溝通

1）踴躍投身跨部門 AI 項(xiàng)目，與產(chǎn)品、研發(fā)、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)深度交互，精準(zhǔn)把握業(yè)務(wù)需求內(nèi)核，巧妙將 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行的產(chǎn)品功能亮點(diǎn)。

2）以通俗易懂的方式，向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員深入淺出地闡釋 AI 技術(shù)原理、模型功能及應(yīng)用成效，為 AI 技術(shù)在公司內(nèi)部的廣泛普及與深度應(yīng)用披荊斬棘。

3）精心撰寫技術(shù)文檔，涵蓋算法設(shè)計(jì)藍(lán)圖、模型訓(xùn)練實(shí)錄、項(xiàng)目總結(jié)精華等，為團(tuán)隊(duì)知識(shí)傳承與技術(shù)沉淀筑牢根基。