人工智能架构岗

1.负责集团人工智能技术及应用创新的整体规划，负责调研分析业内人工智能前沿技术发展动态和方向，引领集团人工智能创新及研究方向，统筹推进人工智能技术在集团各产业板块的落地应用。
2.负责制定集团人工智能发展战略，制定集团人工智能技术发展路线及集团人工智能技术管理规范。探索人工智能创新应用，负责机器学习、深度学习和预训练大模型等应用开发指导工作，负责集团共享机器学习平台和框架的搭建指导工作。
3.负责集团预训练基础大模型选型及建设工作，主导集团行业大模型的发展路线及落地建设和应用推广工作；
4.统筹并指导集团人工智能创新应用建设，结合物联网技术，推动AIoT技术在集团各产业板块的应用落地，统筹推动集团各业务板块智能化转型升级；
5.深入理解集团各产业公司业务发展需求和痛点，统筹规划并应用人工智能技术解决产业公司业务发展瓶颈问题。
6.完成领导交办的其他工作。

1.研究生及以上学历，理工科类、计算机相关专业。
2.具有5年以上机器学习、神经网络、数据挖掘和自然语言处理领域相关项目或研究经验，具有机器学习平台和框架建设经验。精通PyTorch、Tensorflow、Caffe等其中一种或多种框架模型的训练和部署。了解混合精度训练、分布式训练等训练加速方法。掌握深度学习模型的部署流程，有云端或移动端GPU、NPU、CPU平台进行模型加速的经验，能够定量评估系统指标。
3.具有大数据领域相关工作经验，精通大数据系统及数据仓库的系统架构设计方法，具备数据湖、数仓或湖仓一体设计及使用经验，精通大数据相关技术，精通Hadoop/Spark架构及生态技术栈，具备海量数据集清洗、分析处理及存储的实践经验，具备高质量AI数据集清洗及加工处理能力，对数据资产、数据要素等数据价值的交换流通有一定研究。
4.在自然语言处理或计算机视觉的某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、OCR、图神经网络、文本分类、多模态、无监督和自监督学习等。熟悉模型压缩加速的最新研究和技术进展，包括但不限于模型量化、剪枝、知识蒸馏等。
5.有语言大模型预训练经验、行业大模型建设经验，有监督微调（SFT）、基于人类强化反馈学习（RLHF）、大模型提示工程，以及熟悉GPU算力集群等经验者优先；实践动手能力强，相关竞赛和顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV、ACL、EMNLP等）发表论文者优先。
6.具备较强业务理解力，对交通物流、地产园区、港口运输行业有一定理解，对技术有激情，喜欢钻研学习，能快速接受和掌握新技术，有较强的独立性和主动学习能力。