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崗位職責： 1. AI開發與應用，賦能制造 - 理解公司實際場景，開發或者調用AI技術，實現賦能，提升工作效率或者省人，解決業務中的實際問題（如分類、預測、生成、決策等）。 2. 模型訓練與調優 - 處理海量數據，完成數據清洗、特征工程和模型訓練。 - 調整超參數、優化模型性能（如準確率、召回率、推理速度）。 3. 模型部署與落地 - 將訓練好的模型部署到生產環境（如云端、邊緣設備）。 - 優化模型推理效率，確保低延遲、高并發場景下的穩定性。 4. 跨團隊協作 - 與產品經理、數據工程師、IT運維團隊合作，理解需求并推動AI解決方案落地。 5. 技術研究與創新 - 跟蹤AI領域最新技術（如LLM、VLA、具身智能、強化學習、機器人、多模態融合大模型等），探索前沿技術應用，輸出調研報告 任職要求： 任職要求： 1. 教育背景 - 學歷：計算機科學、數學、統計學、電子工程等相關專業本科及以上學歷（碩士/博士更佳）。 - 核心課程：機器學習、深度學習、算法設計、概率統計、線性代數等。 2. 技術能力 - 編程語言：熟練掌握Python（必會），熟悉C /Java/Go等更佳。 - 深度學習框架：精通PyTorch、TensorFlow、Keras等框架。 - 數據處理：熟練使用NumPy、Pandas、Spark、SQL進行數據分析和處理。 - 模型部署：熟悉TensorRT、ONNX、Docker、Kubernetes等部署工具。 - 工具鏈：了解Git、Linux、CI/CD等開發工具和流程。 3. 算法與模型 - 熟悉經典機器學習算法（如SVM、決策樹、聚類算法）。 - 掌握深度學習模型（如CNN、RNN、Transformer、GAN、強化學習）。 - 生成式AI方向需熟悉擴散模型（Diffusion Model）、LLM（如GPT、BERT）等技術。 4. 數學基礎 - 扎實的數學功底，包括線性代數、概率統計、微積分、優化理論。 5. 項目經驗 - 有實際AI項目經驗（如開源項目、企業級應用）。 - 具身智能方向需有機器人控制、傳感器融合、仿真環境（如ROS、Gazebo）經驗。 6. 軟技能 - 問題解決：能獨立分析問題并提出技術方案。 - 溝通能力：能將技術細節清晰傳達給非技術人員。 - 學習能力：快速掌握新技術和工具。