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。
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