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更新于 4月2日

人工智能工程師

2.5-3.5萬
  • 北京豐臺區(qū)
  • 1年以下
  • 大專
  • 全職
  • 招1人

職位描述

人工智能計算機軟件云計算/大數(shù)據(jù)
1. 算法研究與開發(fā)研究前沿技術(shù):跟蹤人工智能領(lǐng)域的最新研究成果,了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)。開發(fā)新算法:根據(jù)項目需求,設(shè)計和開發(fā)適合的算法模型,解決實際問題,例如圖像識別、語音識別、推薦系統(tǒng)等。優(yōu)化現(xiàn)有算法:對現(xiàn)有的算法進(jìn)行優(yōu)化,提高模型的準(zhǔn)確性和運行效率,減少計算資源的消耗。2. 數(shù)據(jù)處理與分析數(shù)據(jù)收集與整理:負(fù)責(zé)收集、清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。特征工程:提取和選擇對模型訓(xùn)練有幫助的特征,進(jìn)行特征工程的設(shè)計和優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析:對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式,為模型訓(xùn)練提供支持。3. 模型訓(xùn)練與評估模型訓(xùn)練:使用深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow、PyTorch等)訓(xùn)練模型,調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型性能。模型評估:通過交叉驗證、測試集評估等方法,評估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。模型調(diào)優(yōu):根據(jù)評估結(jié)果,對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu),包括調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化算法等。4. 系統(tǒng)開發(fā)與部署系統(tǒng)設(shè)計:設(shè)計人工智能系統(tǒng)的整體架構(gòu),包括數(shù)據(jù)流、計算資源分配等。代碼實現(xiàn):編寫高質(zhì)量的代碼,實現(xiàn)算法模型的功能,并確保代碼的可維護(hù)性和可擴展性。系統(tǒng)集成:將開發(fā)的模型集成到實際的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性。部署與維護(hù):將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境,監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài),及時解決出現(xiàn)的問題。5. 項目管理與協(xié)作項目規(guī)劃:參與項目的規(guī)劃和設(shè)計,制定合理的開發(fā)計劃和時間表。團隊協(xié)作:與數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等團隊成員協(xié)作,確保項目的順利推進(jìn)。溝通與匯報:定期向上級或客戶匯報項目進(jìn)展,及時反饋技術(shù)問題和解決方案。6. 技術(shù)支持與培訓(xùn)技術(shù)支持:為其他團隊成員提供技術(shù)支持,解決他們在使用人工智能系統(tǒng)時遇到的問題。培訓(xùn)與分享:定期組織技術(shù)分享會,向團隊成員或客戶介紹人工智能的技術(shù)和應(yīng)用。7. 行業(yè)應(yīng)用與創(chuàng)新行業(yè)應(yīng)用:將人工智能技術(shù)應(yīng)用于具體的行業(yè)場景,例如醫(yī)療、金融、教育、制造業(yè)等,解決實際問題。創(chuàng)新探索:探索人工智能技術(shù)的新應(yīng)用場景,推動技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展。8. 文檔與報告技術(shù)文檔:編寫詳細(xì)的技術(shù)文檔,記錄算法設(shè)計、模型訓(xùn)練、系統(tǒng)架構(gòu)等內(nèi)容。項目報告:撰寫項目報告,總結(jié)項目成果,分析技術(shù)難點和解決方案。

工作地點

北京豐臺區(qū)豐臺科技園

職位發(fā)布者

蔣燕霞/人事經(jīng)理

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