职位详情

工作职责： 1.与跨职能团队合作，识别业务挑战和机会，有效应用人工智能解决方案。 2.设计、开发和部署机器学习模型和算法，以解决特定的业务问题。 3.收集和预处理数据，执行特征工程，并为AI模型训练和评估开发可扩展的数据管道。 4.进行探索性数据分析，并应用统计技术从数据中获得见解。 5.根据具体问题和可用数据评估和选择合适的人工智能模型和算法。 6.训练、优化和微调机器学习模型，以实现高精度和高性能。 7.与软件工程师和IT团队密切合作，将AI模型集成到现有系统或开发新的AI驱动应用程序。 8.了解人工智能技术、框架和算法的最新进展，并为业务挑战提出创新的解决方案。 9.确保数据隐私并符合道德人工智能实践和监管要求。 10.与利益相关者合作定义项目目标、可交付成果和人工智能计划的成功标准。 11.开展研究和实验，探索新的人工智能技术和算法。 12.实施和维护AI基础设施，包括模型部署和监控系统。 13.与数据科学家和领域专家合作，为AI模型开发收集需求和领域知识。 14.开发概念验证原型，并对人工智能项目进行可行性研究，以帮助软件开发或硬件设计或硬件/软件产品的验证。 15.为初级AI团队成员提供技术指导和指导。 16.支持组织建立人工智能驱动的文化，提高对人工智能能力和机会的认识。 工作经验与能力要求： 1.计算机科学，人工智能或相关领域的学士或硕士学位。 2.具有人工智能专家、机器学习工程师或类似职位的工作经验。 3.熟练掌握Python、Java或c++等编程语言。 4.深入了解机器学习算法，自然语言处理，计算机视觉或其他人工智能相关领域。 5.熟练掌握AI框架和库，如TensorFlow, PyTorch或scikit-learn。 6.具有数据预处理、特征工程和模型评估技术的经验。 7.有各种软件开发AI解决方案的经验，如Tabnine, GitHub Copilot等。 8.熟悉用于人工智能开发和部署的云平台和工具，如AWS、Azure或Google cloud。 9.较强的问题解决能力和数据驱动思维。 10.优秀的沟通和表达能力，能够向非技术人员解释复杂的人工智能概念。 11.能够在快节奏的创业环境中独立和协同工作。 个性要求： 1.具有良好学习能力、团队合作精神，富有责任感与主动性。 2.能够接受并快速适应具有挑战性的任务。 3.自我激励，追求结果，创新思维。 4.虚心并乐于接受挑战。