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1、需求分析与方案设计 - 与业务部门深度沟通,梳理生产、质检、物流等业务场景的 AI 需求,形成需求文档。 - 设计 AI 解决方案,确定算法选型、技术架构与数据处理方案。 2、算法研发与模型构建 - 基于 TensorFlow、PyTorch 等框架,开发机器学习、深度学习算法模型,如缺陷检测模型、预测性维护模型。 - 对模型进行训练、调优,优化算法性能与准确率,确保满足业务指标要求。 3、数据处理与管理 - 负责数据清洗、标注、特征工程等预处理工作,提升数据质量。 - 管理数据仓库,构建数据采集、存储、调用流程,保障算法模型数据供给。 4、系统部署与维护 - 将 AI 模型部署至生产环境,与 IT 系统集成,实现算法落地应用。 - 监控模型运行状态,定期更新维护,解决运行中出现的问题。 5、技术研究与知识沉淀 - 跟踪 AI 前沿技术,探索新技术在制造业场景的应用潜力。 - 编写技术文档,分享研发经验,提升团队 AI 技术能力。 - 制定应急预案(如AI系统故障时切换人工流程) 职位要求 1、教育程度:计算机科学、数学、统计学、电子信息等相关专业优先 2、专业经验: - 3年以上 |
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