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【岗位职责】 1.AI场景挖掘与实现：不止于接收需求，需深入理解业务痛点，主动挖掘AI技术在现有软件产品中的落地场景，并负责从技术选型到上线的全过程。 2.端到端系统集成：负责AI微服务与主业务系统（Java/Go后端）的对接，处理复杂的业务逻辑、数据清洗、预处理及后处理工作，确保AI功能无缝融入产品。 3.持续效果迭代：建立基于用户反馈的数据闭环（Data Loop），通过收集线上Corner Case（长尾/极端案例）反哺算法模型，持续提升AI功能的实战效果。 4.软硬结合与部署：负责AI服务在不同环境（私有化部署、国产化硬件、云端SaaS）下的适配与交付，编写自动化部署脚本，降低交付运维成本。 5.技术攻坚与复盘：解决AI项目开发过程中的技术难题（如并发崩溃、内存泄漏等），定期进行技术复盘与知识沉淀，提升团队整体AI工程化水平。【任职条件】 1.第一学历为研究生及以上； 2.3年及以上工作经验； 3.至少完整参与过 1 个以上 AI/数据智能项目的设计与落地； 4.编程基础扎实，熟练掌握 Python，至少熟悉 Java/C++/Go 中的一门，有良好的代码风格与工程化意识； 5.系统掌握机器学习与深度学习基础理论，对常见算法（如分类、回归、推荐、NLP、CV 等）有实际应用经验； 6.熟练使用主流深度学习框架之一（PyTorch / TensorFlow 等），了解模型训练、调参、评估与部署的完整流程； 7.熟悉 Linux 开发环境，掌握 Git、Docker 等常用工程与运维工具，有微服务或分布式系统开发经验者优先； 8.了解 GPU 加速、模型压缩、推理加速（如 ONNX、TensorRT 等）或 MLOps/CI-CD 相关实践者优先； 9.具备良好的系统设计与问题分析能力，能够独立完成从需求理解到技术方案和实现落地； 10.具备良好的沟通协作能力和文档撰写能力，责任心强，结果导向，愿意持续学习新技术并在团队中进行分享。【专业及相近专业名称】计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、电子信息、控制科学与工程、电气工程、软件工程、智能科学与技术等相关专业

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