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1.數(shù)據(jù)智能分析與建模：
（1）負(fù)責(zé)多源數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化）的采集、清洗、特征工程及存儲方案設(shè)計，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理流程；
（2）開發(fā)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法模型，解決業(yè)務(wù)場景中的預(yù)測、分類、聚類等問題，優(yōu)化模型性能與泛化能力；
（3）探索生成式AI、大模型等前沿技術(shù)，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動型智能應(yīng)用的創(chuàng)新落地。
2.軟硬件智能化整合與開發(fā)：
（1）設(shè)計并實現(xiàn)AI系統(tǒng)與現(xiàn)有軟件/硬件平臺的集成方案，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化API接口及服務(wù)模塊；
（2）優(yōu)化智能算法在邊緣設(shè)備、云端的部署方案，提升系統(tǒng)實時性與資源利用率；
（3）參與智能設(shè)備（如機器人、機器狗等）的算法適配與性能調(diào)優(yōu)。
3.智能決策系統(tǒng)構(gòu)建：
（1）基于業(yè)務(wù)需求構(gòu)建智能決策模型，結(jié)合強化學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化等技術(shù)實現(xiàn)自動化決策支持；
（2）開發(fā)可視化決策工具，輸出動態(tài)策略建議；
（3）持續(xù)跟蹤決策效果，通過數(shù)據(jù)反饋迭代優(yōu)化決策邏輯。
4.全流程技術(shù)把控與協(xié)作：
（1）主導(dǎo)技術(shù)方案設(shè)計，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)、開發(fā)、運維團隊推進項目落地，確保技術(shù)實現(xiàn)與業(yè)務(wù)目標(biāo)對齊；
（2）制定AI研發(fā)規(guī)范，輸出技術(shù)文檔，推動團隊技術(shù)能力提升與知識沉淀。