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AI工程師（應(yīng)用開發(fā)方向） 通過AI技術(shù)增強團隊在復雜規(guī)則處理、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析及自動化工具開發(fā)的能力，推動現(xiàn)有工具智能化升級，提升處理效率和業(yè)務(wù)場景適應(yīng)性。 1、Python編程能力 ? 精通Python編程語言，熟悉常用庫（NumPy、Pandas、Selenium、Django、Flask、OpenCV等），具備代碼優(yōu)化和工程化開發(fā)經(jīng)驗。 2、數(shù)據(jù)處理與特征工程 ? 具備復雜數(shù)據(jù)（文本、圖像、表格等）清洗、特征提取和結(jié)構(gòu)化能力，熟悉非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如PDF、網(wǎng)頁、日志文件）的處理方法，能應(yīng)對低質(zhì)量或異構(gòu)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。 3、AI框架與工具 ? 熟練使用主流模型訓練框架（如PyTorch、Transformers、Keras、TensorFlow等），熟悉模型訓練、部署和調(diào)試全流程； ? 熟練使用主流模型應(yīng)用開發(fā)部署框架（如LangChain、llamaindex、vllm、ollama等）。 4、模型訓練與調(diào)優(yōu) ? 熟悉Qwen、ChatGLM、DeepSeek、BERT等預訓練模型的應(yīng)用與微調(diào)； ? 掌握監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習及其基礎(chǔ)算法，熟悉超參數(shù)優(yōu)化（如Grid Search、貝葉斯優(yōu)化等）、熟悉模型評估指標（準確率、精確率、召回率、F1、AUC-ROC等）； ? 深入理解CNN、RNN、Transformer等模型原理。 5、AI自動化工具開發(fā) ? 能將AI模型封裝為可集成的模塊，與現(xiàn)有工具鏈（如自動化腳本、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)）無縫結(jié)合； ? 能夠基于LLM進行Agent應(yīng)用開發(fā)，包括任務(wù)規(guī)劃、反思、記憶、執(zhí)行、對話管理、向量檢索等； ? 熟練進行Prompt 撰寫和調(diào)優(yōu)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)訴求引導AI對生成的內(nèi)容進行自動優(yōu)化。 ? 熟悉檢索增強生成（RAG）技術(shù)架構(gòu)，能夠結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS、Milvus、Pinecone）與大語言模型構(gòu)建知識檢索型應(yīng)用。 四、崗位職責 ? 分析業(yè)務(wù)需求，設(shè)計和實現(xiàn)AI驅(qū)動的解決方案，提升復雜規(guī)則處理及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力。 ? 針對實際業(yè)務(wù)場景完成AI模型的設(shè)計、訓練、調(diào)優(yōu)及集成，確保模型性能和業(yè)務(wù)需求匹配。 ? 與團隊協(xié)作完成AI模塊與現(xiàn)有工具鏈的無縫對接，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理、文檔分析及自動化流程。