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崗位職責(zé)：
1、公司人工智能發(fā)展戰(zhàn)略及整體規(guī)劃：結(jié)合制造業(yè)業(yè)務(wù)需求（如生產(chǎn)研發(fā)、運(yùn)營管理、質(zhì)量管控等場(chǎng)景），設(shè)計(jì)具備前瞻性和可行性的 AI 技術(shù)應(yīng)用路線圖，明確各階段效率提升及業(yè)務(wù)賦能目標(biāo)。?
2、需求分析與方案設(shè)計(jì)：深入理解業(yè)務(wù)需求，分析痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)解決方案。 - 制定技術(shù)路線圖，評(píng)估AI技術(shù)落地的可行性與成本效益。
3、算法開發(fā)與模型優(yōu)化： 根據(jù)場(chǎng)景需求，開發(fā)、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型（如推薦系統(tǒng)、圖像識(shí)別、預(yù)測(cè)分析等）。 探索前沿AI技術(shù)（如大模型、生成式AI、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）的應(yīng)用潛力。
5、工程化部署與維護(hù)： 實(shí)現(xiàn)模型從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)環(huán)境的部署，優(yōu)化模型性能及資源效率。 監(jiān)控模型運(yùn)行效果，持續(xù)迭代優(yōu)化，解決實(shí)際應(yīng)用中的問題（如數(shù)據(jù)漂移、模型衰減）。
6、跨部門協(xié)作與知識(shí)傳遞：與產(chǎn)品、工程、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，推動(dòng)AI項(xiàng)目落地。 - 輸出技術(shù)文檔，分享AI技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，提升團(tuán)隊(duì)AI應(yīng)用能力。
7、行業(yè)研究與技術(shù)預(yù)研：跟蹤AI領(lǐng)域前沿技術(shù)（如AIGC、多模態(tài)模型），探索其在行業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。參與行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定或?qū)＠陥?bào)。
任職要求：
1、技術(shù)能力：熟練掌握Python、R等編程語言，熟悉TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等框架。 精通機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如分類、回歸、聚類）及深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN、Transformer）。 -具備數(shù)據(jù)處理能力，熟悉SQL、Hadoop、Spark等工具，了解數(shù)據(jù)清洗、特征工程流程。 - 有AI工程化經(jīng)驗(yàn)，熟悉Docker、Kubernetes、云服務(wù)（AWS/Azure/GCP）及模型部署工具（如MLflow）。
2、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)：5年及以上數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，3年及以上AI實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，在智能制造領(lǐng)域有AI落地經(jīng)驗(yàn)。熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)與業(yè)務(wù)邏輯，能快速定位AI賦能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
3、軟技能：優(yōu)秀的邏輯思維與問題解決能力，能將復(fù)雜問題拆解為可執(zhí)行的技術(shù)任務(wù)。良好的溝通能力，能向非技術(shù)人員清晰闡述技術(shù)方案的價(jià)值。具備項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)，能協(xié)調(diào)資源推動(dòng)項(xiàng)目按時(shí)交付。
4、教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩博士優(yōu)先。
三、福利待遇：
六險(xiǎn)一金（全額，12%）、雙休、年終獎(jiǎng)、出差補(bǔ)貼、話費(fèi)補(bǔ)貼、、傳統(tǒng)節(jié)日過節(jié)費(fèi)、帶薪休假、年度體檢、公司團(tuán)建等。