人工智能工程师

数据处理：清洗、标注、预处理原始数据（如文本、图像、音频），构建高质量数据集，解决数据缺失、异常等问题； 模型开发：基于业务需求选择合适算法（机器学习、深度学习等），使用TensorFlow/PyTorch等框架搭建模型，调优超参数、提升准确率； 算法优化：针对模型性能（速度、精度、资源消耗）进行优化，适配部署场景（如移动端、边缘设备）； 项目落地：与产品、工程团队协作，将模型封装为API或嵌入系统，完成上线部署、监控维护及迭代升级； 技术调研：跟踪行业前沿算法（如大模型应用、强化学习），结合业务场景探索新技术落地可能性。 人工智能训练师则需要本科及以上学历，熟悉相关平台运作规则，有良好的沟通表达能力。