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開發(fā)崗位
1. AI 算法開發(fā)與優(yōu)化：設計并實現(xiàn)機器學習 / 深度學習算法模型（如分類、回歸、NLP 等），針對業(yè)務場景優(yōu)化算法邏輯，提升模型準確率與推理效率。
2. 模型訓練與工程化：使用 TensorFlow/PyTorch 等框架完成模型訓練、評估與調(diào)優(yōu)，結(jié)合 Java/PHP 微服務框架（Spring Boot/Laravel）實現(xiàn)模型的生產(chǎn)環(huán)境部署與服務化封裝。
3. 后端服務開發(fā)與維護：基于 Java Spring Cloud/PHP Symfony 等最新框架開發(fā) AI 應用后端，設計高性能 API 接口，支持模型推理請求的實時處理與負載均衡。
4. 數(shù)據(jù)處理與特征工程：開發(fā)自動化數(shù)據(jù)清洗腳本（Python/SQL），構(gòu)建數(shù)據(jù)預處理流程，完成特征提取與優(yōu)化，保障訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量與時效性。
5. 系統(tǒng)集成與性能優(yōu)化：將 AI 模型與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)（如數(shù)據(jù)倉庫、業(yè)務中臺）集成，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫（MySQL/PostgreSQL）查詢與 Redis 分布式緩存策略，提升系統(tǒng)響應速度。
6. 跨團隊協(xié)作與技術(shù)落地：與數(shù)據(jù)科學家、前端工程師及產(chǎn)品團隊協(xié)作，推動 AI 技術(shù)在業(yè)務場景中的落地，參與技術(shù)方案設計與迭代優(yōu)化。
7. 技術(shù)文檔與規(guī)范管理：撰寫算法設計文檔、接口文檔及部署手冊，確保開發(fā)流程的規(guī)范性與代碼的可維護性。
8. 系統(tǒng)架構(gòu)認知：了解微服務架構(gòu)、分布式系統(tǒng)設計，熟悉 Docker/Kubernetes 容器化部署，具備 Redis 集群 / 消息隊列（Kafka）使用經(jīng)驗。
9. 問題解決能力：能獨立分析模型訓練異常、系統(tǒng)性能瓶頸，具備 SQL 執(zhí)行計劃優(yōu)化、緩存穿透解決方案設計能力。
10. 團隊協(xié)作與學習能力：具備良好的溝通能力，能與跨部門團隊協(xié)作推進項目；主動跟蹤 AI 技術(shù)前沿，持續(xù)提升技術(shù)能力。

年齡要求：35歲以下
學歷/專業(yè)：本科及以上/計算機科學、人工智能、軟件工程等相關專業(yè)
專業(yè)技能：
1. 精通 Java，熟悉 Spring Boot/Spring Cloud 等微服務框架
2. 掌握 PHP 開發(fā)，了解 Laravel/Symfony 等主流框架
3. 熟悉機器學習算法（如 SVM、隨機森林）與深度學習模型（CNN/RNN/Transformer）
4. 熟練使用 Python 進行數(shù)據(jù)處理（Pandas/Numpy）與模型開發(fā)（Sklearn/TensorFlow）
5. 掌握 SQL 語言，具備數(shù)據(jù)庫設計與查詢優(yōu)化能力（MySQL/PostgreSQL）
6. 了解 Redis 分布式緩存、消息隊列（Kafka/RocketMQ）等中間件技術(shù)

相關經(jīng)驗：
1. 3 年以上 Java/PHP 后端開發(fā)經(jīng)驗，有 AI 模型服務化部署案例優(yōu)先
2. 熟悉微服務架構(gòu)設計，具備 Docker/Kubernetes 容器化部署經(jīng)驗
3. 參與過數(shù)據(jù)倉庫建設或 ETL 流程開發(fā)，有 BI 工具（Tableau/Power BI）使用經(jīng)驗加分

語言要求：大學英語4級以上
電腦技能：能熟練使用BI、RPA及 IntelliJ IDEA/Eclipse 等 Java 開發(fā)工具和掌握 Git 版本控制，熟悉 Linux 操作系統(tǒng)基本命令等
性格要求：性格開朗，具有良好的團隊合作精神，善于學習
其他要求：無
優(yōu)選條件：有3年以上工作經(jīng)驗