算法设计与开发:针对图像识别、自然语言处理等场景,设计深度学习、机器学习等核心算法,完成模型搭建与编码实现。
数据处理与优化:参与数据采集、清洗、标注等工作,分析数据分布特征,优化数据质量以提升模型性能。
模型训练与迭代:搭建训练框架,调优超参数,监控模型训练过程,根据测试结果迭代优化模型精度、速度和稳定性。
工程化落地:与工程团队协作,将算法模型部署到生产环境,解决部署中的性能瓶颈、兼容性等问题。
技术调研与创新:跟踪 AI 领域前沿技术(如大模型应用、强化学习新方法),结合业务需求探索技术创新点。