崗位職責(zé)
（一）AI算法研發(fā)
1. 負(fù)責(zé)研究、設(shè)計和開發(fā)各類AI算法，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域的算法，以滿足項目特定需求。
2. 根據(jù)項目需求，選擇合適的AI模型架構(gòu)，如Transformer、CNN、RNN等，并進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和效率。
3. 運(yùn)用Python、TensorFlow、PyTorch等主流AI開發(fā)框架，實(shí)現(xiàn)AI算法和模型的編程實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行調(diào)試和測試。
（二）數(shù)據(jù)處理與分析
1. 負(fù)責(zé)AI項目相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、整理、清洗和標(biāo)注工作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為模型訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。
2. 運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和特征，為模型優(yōu)化和業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持。
3. 建立和維護(hù)數(shù)據(jù)管理流程和規(guī)范，保障數(shù)據(jù)的安全性、完整性和一致性。
（三）模型訓(xùn)練與優(yōu)化
1. 使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集對AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，監(jiān)控訓(xùn)練過程，及時調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)，確保模型收斂和性能提升
2. 運(yùn)用模型評估指標(biāo)和方法，對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估和分析，找出模型存在的問題和不足。
3. 根據(jù)評估結(jié)果，對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、改進(jìn)訓(xùn)練算法等，不斷提高模型的性能和泛化能力。
（四）技術(shù)研究與創(chuàng)新**
1. 關(guān)注AI領(lǐng)域的最新技術(shù)發(fā)展動態(tài)和研究成果，不斷學(xué)習(xí)和掌握新的AI技術(shù)和方法，提升自身技術(shù)水平
2. 結(jié)合公司業(yè)務(wù)需求和技術(shù)發(fā)展趨勢，開展AI技術(shù)預(yù)研和創(chuàng)新工作，探索新的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)模式，為公司創(chuàng)造技術(shù)價值。