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工作職責(zé)：

1.負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)算法的研究；
2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征工程等，以提升模型訓(xùn)練效率和性能；
3. 模型優(yōu)化與評估，對算法模型進(jìn)行性能評估，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC曲線等指標(biāo)，確保模型質(zhì)量；
4.技術(shù)落地與產(chǎn)品化，與產(chǎn)品經(jīng)理、軟件工程師合作，將算法模型集成到實際產(chǎn)品中，如推薦系統(tǒng)、智能客服、圖像識別應(yīng)用等。優(yōu)化算法性能，確保算法在產(chǎn)品環(huán)境中的高效運行；
5.技術(shù)創(chuàng)新與跟蹤，關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新研究成果和趨勢，如論文、開源項目、新技術(shù)等，保持技術(shù)前沿性；
6.項目管理與團(tuán)隊協(xié)作，負(fù)責(zé)算法項目管理，包括需求分析、計劃制定、進(jìn)度跟蹤、資源協(xié)調(diào)等。與跨職能團(tuán)隊協(xié)作，包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師、產(chǎn)品團(tuán)隊等，確保項目順利推進(jìn)。

人員要求：

1. 熟練掌握至少一種編程語言，如Python、C/C 、Java等；
2. 良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、微積分、優(yōu)化理論等；
3. 熟悉主流的機(jī)器學(xué)習(xí)庫和深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等，了解如何構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化模型；
4. 掌握常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，理解其背后的原理，這對于優(yōu)化模型和編寫高效代碼至關(guān)重要；
5. 根據(jù)具體崗位，在計算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、語音識別等領(lǐng)域有專長，包括相關(guān)模型和工具的使用（如OpenCV、NLTK、Tesseract、Kaldi等）；
6. 要求能夠流暢閱讀英文文檔和跟進(jìn)國際研究動態(tài)；
7.具備電子商務(wù)平臺建設(shè)經(jīng)驗者優(yōu)先。