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1.人工智能與機器學(xué)習(xí)開發(fā)
·負(fù)責(zé)機器學(xué)習(xí)模型的搭建、訓(xùn)練與優(yōu)化，包括但不限于線性回歸、K近鄰、樸素貝葉斯等經(jīng)典算法。
·使用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow/PyTorch）開發(fā)圖像識別、自然語言處理等AI應(yīng)用。
·跟蹤人工智能前沿技術(shù)（如強化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)），探索其在業(yè)務(wù)場景中的潛在應(yīng)用。
2.網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與攻防對抗
·負(fù)責(zé)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，包括漏洞掃描、滲透測試、安全加固及應(yīng)急響應(yīng)。
·分析網(wǎng)絡(luò)流量，識別異常行為，排查潛在安全威脅（如DDoS攻擊、惡意軟件）。
·熟悉主流操作系統(tǒng)（Linux/Windows）安全配置，確保系統(tǒng)安全合規(guī)。
3.服務(wù)器與基礎(chǔ)設(shè)施運維
·負(fù)責(zé)服務(wù)器（物理機/云服務(wù)器）的部署、配置、優(yōu)化及故障排查，保障系統(tǒng)高可用性。
·管理數(shù)據(jù)庫（MySQL/Oracle/SQL Server），執(zhí)行備份、恢復(fù)、性能調(diào)優(yōu)等運維操作。
·維護(hù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（路由器、交換機、防火墻），搭建并優(yōu)化企業(yè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
4.大數(shù)據(jù)處理與分析
·運用大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop/Spark）進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲、處理與分析，支持業(yè)務(wù)決策。
·結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)智能化運維工具（如日志異常檢測、自動化安全預(yù)警）。