机器学习与人工智能工程师

岗位介绍

我们正在寻找一名机器学习与人工智能工程师，负责为企业环境开发、测试和部署机器学习、自然语言处理、生成式商业智能、生成式人工智能及人工智能辅助自动化解决方案。您将准备数据、进行特征工程、训练模型，并开发提示、RAG管道和代理式人工智能工作流。同时，您需要实施评估框架，集成模型与大型语言模型/人工智能服务，构建可复现的MLOps管道，并确保日志记录、可解释性、人工审核、安全、隐私、治理和审计控制。

工作内容

• 开发、测试和部署企业级机器学习、自然语言处理、生成式商业智能、生成式人工智能及人工智能辅助自动化解决方案。
• 准备数据，进行特征工程，训练模型，并开发提示、RAG管道和代理式人工智能工作流。
• 实施涵盖准确性、基础性、延迟、鲁棒性、安全性和业务验收标准的评估框架。
• 将机器学习模型和大型语言模型/人工智能服务与企业数据平台、语义层、API、商业智能和可视化工具集成。
• 构建可复现的MLOps管道，用于模型打包、部署、监控、再训练和生产生命周期管理。
• 实施日志记录、可解释性、人工审核、安全、隐私、治理和审计控制。
• 支持系统集成测试/用户验收测试、单元测试、缺陷解决、生产部署、技术文档、评估证据和操作手册。

任职要求

• 计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学或相关技术学科的学士或硕士学位。
• 6-9年人工智能/机器学习、分析或软件工程经验，具有交付企业级人工智能解决方案的丰富实践经验。
• 精通Python、Spark、TensorFlow/PyTorch、scikit-learn、MLflow及现代大型语言模型/代理框架的编程和机器学习专业知识。
• 具有RAG、嵌入、向量搜索、提示工程、大型语言模型、代理式人工智能、特征工程和模型/大型语言模型评估的实践经验。
• 具有API、容器、Kubernetes、云人工智能/机器学习服务、Git、CI/CD、监控和生产部署实践经验。
• 了解负责任的人工智能、模型治理、数据隐私、可解释性和人工审核流程，最好在银行、风险、反洗钱、支付或客户分析领域。
• 强大的主人翁精神、分析思维、协作能力，能够独立工作，参与同行评审，并交付高质量、可追溯且可投入生产的解决方案；持有相关云人工智能/机器学习或Databricks认证者优先。