人工智能总监

岗位职责:
1、AI技术战略规划：制定公司人工智能技术的中长期发展战略和路线图，包括大预言模型和视觉等小模型，结合B端或G端业务需求规划技术架构演进方向，主导AI核心技术的布局与创新，确保技术选型的前瞻性和商业价值。
2、团队管理与建设：协助领导人工智能研发团队（包括算法、标注、大模型微调与知识库等方向）开展工作，负责人员培养与梯队建设，打造具备跨领域协作能力的高效团队，提升团队整体技术实力。
3、算法平台研制：主导公司算法平台（涵盖数据标注、算法训练、模型部署等全流程）的研制与落地，从需求分析、架构设计到开发迭代、上线运维，把控平台的性能、稳定性和扩展性，解决研发过程中的关键技术难题。
4、算法研发与优化：带领团队开展核心AI算法（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等）的研发与优化，基于TensorFlow、PyTorch、Lora、Rag等框架构建高性能模型，提升算法在实际业务场景中的效果。
5、数据体系搭建与管理：负责AI相关数据体系的搭建，包括数据采集、清洗、标注、存储等环节，制定数据质量管理规范，保障数据的准确性、完整性和安全性，为算法训练提供高质量数据支撑。
6、业务与技术融合：深入理解林业、农业、工业等业务场景与需求，将业务目标转化为AI技术方案，推动人工智能技术与行业业务的深度融合，解决实际业务痛点。
7、技术落地与价值转化：推动AI技术在产品和业务中的落地应用，制定模型部署策略，解决工程化过程中的技术问题，跟踪技术应用效果，实现AI技术的商业价值转化。
8、跨团队协作与资源协调：与事业部、产品、智能硬件等团队紧密协作，参与产品定义与业务规划，协调内外部资源支持项目推进，确保AI技术研发与市场需求、商业目标保持一致。

任职资格:
1、学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，8年以上人工智能领域研发经验，其中3年以上团队管理经验。
2、框架与工具使用经验：熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架及Python编程语言，具备5年以上基于这些工具进行算法研发和模型训练的经验，能独立完成复杂模型的构建与优化；熟练掌握 RAG、LoRA、Dify、Coza 等大语言模型技术，能独立完成大模型的微调、部署与应用优化。
3、算法平台研制经验：主导完成至少一个中大型算法平台的研制，具备数据标注、算法训练、模型管理等全流程经验，熟悉平台的架构设计、性能优化和工程化落地。
4、业务经验：熟悉林业、农业、工业等至少一种业务模式及行业特性，了解相关领域的业务流程与痛点，能结合业务场景设计合理的AI技术方案。
5、技术能力：具备扎实的数学基础和AI理论知识，熟悉机器学习、深度学习等算法原理，掌握数据处理、特征工程、模型评估等关键技术，了解分布式计算、云计算等相关技术。
6、管理能力：具备优秀的团队领导、项目管理和沟通协调能力，能有效分配资源、推动项目进展、解决团队协作中的问题，具备较强的目标导向与结果交付意识。
7、其他要求：具备较强的创新思维、问题分析与解决能力，能承受高强度的研发压力，有良好的职业素养与责任心，发表过高水平学术论文或拥有相关专利者优先。