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数据整理、分析和数据增强：负责处理实际场景数据集，包括整理、分析和增强数据。 数据挖掘和特征提取：对现有数据集进行挖掘，提取关键特征，以创建用于训练模型的标准数据集。 模型训练和环境配置：为应用场景编写训练算法，配置训练环境，完成模型训练，并进行模块的打包和版本管理。 模型版本管理和服务封装：管理已训练的模型的不同版本，并将其封装为可用的服务，搭建模型云服务运行环境，并提供云端推理接口。 性能验证和优化：使用数据集对已有模型进行性能验证，并提供优化建议。 岗位要求： 专业背景：具有计算机、统计、数学相关专业的背景，且拥有1年或以上人工智能行业经验。 领域知识：熟悉深度学习、机器学习、图像处理和数据挖掘等领域相关知识。 项目经验：至少有2年以上深度学习数据整理、模型训练、模型优化和模型管理等实际项目开发经验。 深度学习框架：熟悉至少一种深度学习框架，如pytorch、TensorFlow、caffe等。 编程语言：熟练掌握至少一种开发语言，如Python、C++等。 沟通和团队合作：具备良好的专业语言沟通能力以及团队合作意识。