1.模型研發(fā)與優(yōu)化： 負(fù)責(zé)設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化大規(guī)模人工智能模型，包括但不限于自然語言處理（NLP）、計算機(jī)視覺（CV）等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。
2.技術(shù)研究與創(chuàng)新： 跟蹤最新的人工智能技術(shù)動態(tài)，研究并應(yīng)用前沿算法和技術(shù)，持續(xù)提升模型性能和效率。
3.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計： 參與構(gòu)建和維護(hù)高效、可擴(kuò)展的人工智能模型訓(xùn)練和部署系統(tǒng)，確保模型能夠在生產(chǎn)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。
4.性能評估與調(diào)優(yōu)： 對模型進(jìn)行全面的性能評估，包括精度、速度、資源消耗等，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
任職條件：

1.教育背景： 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷。
2.工作經(jīng)驗(yàn)： 至少5年以上人工智能領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，有成功開發(fā)并部署大規(guī)模人工智能模型的項目經(jīng)驗(yàn)。
3.精通Python編程，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
4.深入理解深度學(xué)習(xí)原理，熟悉常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如Transformer、CNN、RNN等。
5.有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗(yàn)，熟悉分布式計算框架（如Hadoop、Spark）和GPU加速技術(shù)。
6.問題解決能力： 具備出色的邏輯思維能力和問題解決能力，能夠獨(dú)立分析和解決復(fù)雜的技術(shù)問題。
7.溝通與團(tuán)隊合作： 良好的溝通技巧和團(tuán)隊合作精神，能夠有效跨部門溝通，推動項目進(jìn)展。
8.持續(xù)學(xué)習(xí)： 對新技術(shù)保持高度好奇心，愿意不斷學(xué)習(xí)新知識，適應(yīng)快速變化的技術(shù)領(lǐng)域。