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一、核心能力要求 1.編程語言 Python（必備）：精通NumPy/Pandas數(shù)據(jù)處理、PyTorch/TensorFlow/Keras框架，熟悉SciKitLearn等傳統(tǒng)ML工具庫。 C++/Java/Scala（加分項）：高性能計算、系統(tǒng)底層優(yōu)化、工業(yè)級部署場景（如實時推理引擎開發(fā)）。 2.算法與模型 傳統(tǒng)ML：監(jiān)督學習（線性回歸/SVM/決策樹）、無監(jiān)督學習（聚類/PCA）、強化學習。 深度學習： CV方向：CNN（ResNet/YOLO）、DiffusionModels（StableDiffusion）。 NLP方向：RNN/LSTM、Transformer（BERT/GPT）、多模態(tài)與LLM微調(diào)。 3.開發(fā)框架與工具 深度學習框架：PyTorch（研究首選）、TensorFlow（生產(chǎn)部署）、HuggingFace（NLP生態(tài)）。 大數(shù)據(jù)處理：ApacheSpark/Flink、Kafka（流數(shù)據(jù)處理）、Hadoop生態(tài)。 云與MLOps：AWSSageMaker/AzureML/GCPVertexAI、MLflow/Kubeflow、Airflow。 二、進階技術(shù)能力 1.數(shù)據(jù)處理與工程化 數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)增強（如GAN生成合成數(shù)據(jù)）。 分布式存儲與計算（HDFS/Spark）、向量數(shù)據(jù)庫（FAISS/Milvus）。 2.模型優(yōu)化與部署 性能優(yōu)化：模型量化/剪枝、GPU加速（CUDA）、多線程/分布式訓練。 部署方案：容器化（Docker/K8s）、Serverless、邊緣設(shè)備（ONNXRuntime）。 3.領(lǐng)域適配經(jīng)驗 垂直領(lǐng)域（金融/醫(yī)療/心理學）的數(shù)據(jù)與術(shù)語適配能力（如醫(yī)療NER模型開發(fā)）。 隱私合規(guī)：數(shù)據(jù)脫敏（GDPR）、模型偏見檢測、倫理風險評估。 三、崗位職責 1.架構(gòu)設(shè)計與技術(shù)規(guī)劃 設(shè)計端到端AI系統(tǒng)架構(gòu)（數(shù)據(jù)管道→訓練→部署→監(jiān)控），制定技術(shù)路線圖（如LLM/AutoML引入評估）。 確保高可用、高性能及合規(guī)性（如數(shù)據(jù)隱私、模型審計）。 2.工程化落地與優(yōu)化 主導MLOps框架搭建（模型版本管理、自動化訓練/監(jiān)控）、實時推理優(yōu)化（低延遲<100ms）。 優(yōu)化分布式計算架構(gòu)（Spark/Flink）、成本控制（Spot實例/模型壓縮）。 3.技術(shù)領(lǐng)導與創(chuàng)新 主導跨團隊協(xié)作（數(shù)據(jù)/產(chǎn)品/業(yè)務(wù)），將需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案（如對話系統(tǒng)設(shè)計）。 四、任職要求 1.基礎(chǔ)背景 計算機科學/數(shù)學/統(tǒng)計學本科及以上學歷，2年以上架構(gòu)設(shè)計經(jīng)驗。 2.全流程項目經(jīng)驗 至少參與過2個以上完整AI項目（需求分析→數(shù)據(jù)準備→模型訓練→部署運維) 掌握Git版本控制、CI/CD自動化測試流程 3.跨領(lǐng)域協(xié)作能力 心理學/醫(yī)療/金融等垂直領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化能力（如情感咨詢機器人需心理學術(shù)語適配) 4.倫理與合規(guī)實踐 隱私數(shù)據(jù)脫敏處理、模型偏見檢測、AI倫理風險評估經(jīng)驗