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算法設(shè)計與選型：深入了解公司業(yè)務(wù)場景，結(jié)合行業(yè)趨勢，設(shè)計適配算法。為不同項目精準選型，規(guī)劃算法實現(xiàn)路徑，提升業(yè)務(wù)智能化水平。?
模型開發(fā)與優(yōu)化：基于 Python、TensorFlow 或 PyTorch 等框架，開發(fā)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型。開展模型訓(xùn)練，通過調(diào)整超參數(shù)、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等手段，提升模型準確率、召回率等關(guān)鍵指標(biāo)，解決模型過擬合、欠擬合問題，保障模型性能；參與垂類大模型的訓(xùn)練微調(diào)工作，持續(xù)提升算法的效率與效果。
數(shù)據(jù)處理與準備：負責(zé)原始數(shù)據(jù)收集，針對AI項目清洗、標(biāo)注數(shù)據(jù)，完成特征工程，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。構(gòu)建數(shù)據(jù)管理流程，確保數(shù)據(jù)安全、高效調(diào)用，為算法模型提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐，夯實模型訓(xùn)練基礎(chǔ)。?