AI 工程師承擔著運用機器學習、深度學習等前沿人工智能技術(shù)，深度挖掘公司產(chǎn)品及業(yè)務流程中的優(yōu)化潛能，匠心打造創(chuàng)新解決方案，助力公司達成智能化飛躍，穩(wěn)步提升核心競爭力的重任。

工作職責與任務

1、算法研發(fā)與模型構(gòu)建

1）潛心鉆研，精準開發(fā)契合公司業(yè)務訴求的各類 AI 算法，涵蓋分類、聚類、回歸、推薦算法等多元領域。

2）熟練駕馭深度學習框架（諸如DeepSeek-V3等），精心搭建、高效訓練并持續(xù)優(yōu)化各類神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

3）時刻保持對前沿 AI 技術(shù)動態(tài)的敏銳洞察，積極果敢地將新技術(shù)融入公司項目實踐，全力提升算法效能與模型精準度。

2、數(shù)據(jù)處理與分析

1）與數(shù)據(jù)團隊緊密攜手，全方位收集、精細清洗、精準標注海量業(yè)務數(shù)據(jù)，以嚴苛標準確保數(shù)據(jù)質(zhì)量達到模型訓練所需水準。

2）巧用數(shù)據(jù)分析工具（如 Python 中的 Pandas、Numpy 等得力庫），從海量數(shù)據(jù)中提煉出高價值信息，為模型訓練注入強勁動力。

3）精心搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，對模型運行數(shù)據(jù)進行實時追蹤，第一時間察覺并妥善化解數(shù)據(jù)異常狀況。

3、模型優(yōu)化與部署

1）靈活運用模型壓縮、量化、剪枝等前沿技術(shù)，對訓練有成的模型精雕細琢，全方位提升模型運行效率，大幅削減資源消耗，使其完美適配不同硬件平臺的部署需求。

2）將優(yōu)化后的卓越模型無縫部署至生產(chǎn)、銷售等環(huán)境，與后端開發(fā)團隊通力協(xié)作，確保模型與業(yè)務系統(tǒng)水乳交融，順利實現(xiàn)線上實時預測功能。

3）構(gòu)建科學完備的模型性能評估指標體系，周期性對線上模型展開嚴謹評估與迭代更新，力保模型始終保持巔峰狀態(tài)。

4、項目協(xié)作與溝通

1）踴躍投身跨部門 AI 項目，與產(chǎn)品、研發(fā)、測試等團隊深度交互，精準把握業(yè)務需求內(nèi)核，巧妙將 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為切實可行的產(chǎn)品功能亮點。

2）以通俗易懂的方式，向非技術(shù)團隊成員深入淺出地闡釋 AI 技術(shù)原理、模型功能及應用成效，為 AI 技術(shù)在公司內(nèi)部的廣泛普及與深度應用披荊斬棘。

3）精心撰寫技術(shù)文檔，涵蓋算法設計藍圖、模型訓練實錄、項目總結(jié)精華等，為團隊知識傳承與技術(shù)沉淀筑牢根基。