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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)梳理與清洗、協(xié)助參與數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)理解和項目評估，研究并選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)模型或統(tǒng)計模型，用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。 2、負(fù)責(zé)AI算法開發(fā)、上線和優(yōu)化工作，包括不限于：回歸分類預(yù)測、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)分析和因果分析等。 3、根據(jù)業(yè)務(wù)需求，能進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)項目的需求收集、系統(tǒng)設(shè)計、案列分析。 4、負(fù)責(zé)大模型新技術(shù)發(fā)展和研究成果，提出新的技術(shù)創(chuàng)新和改進(jìn)方案，提高模型的性能和效率。 5、報告撰寫，將分析結(jié)果整理成清晰、易懂的報告，向業(yè)務(wù)團(tuán)隊、管理層展示數(shù)據(jù)分析成果和建議。 任職要求： 1、本科及以上學(xué)歷，人工智能、計算機(jī)、軟件工程、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。 2、熟練掌握Python，具備扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法功底。 3、精通主流機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn），并具有實際的項目落地經(jīng)驗。 4、具備出色的數(shù)據(jù)分析和特征工程能力，熟練使用Pandas, NumPy等工具。 5、具備強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)導(dǎo)向和解決問題的能力，能夠?qū)⒛：臉I(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為清晰的數(shù)學(xué)/算法問題。 6、人工智能或相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗者優(yōu)先。 7、智能工廠數(shù)字化產(chǎn)品規(guī)劃、需求分析及產(chǎn)品設(shè)計工作經(jīng)驗者優(yōu)先。