AI-ML架构师负责领导企业中人工智能（AI）和机器学习（ML）解决方案的设计、开发和实施
应领导人工智能和机器学习解决方案的端到端架构和开发。
负责理解和实现AI-ML解决方案的深度学习模型，确保开发进度，并确保交付的解决方案符合技术规范
应规划、设计、开发、测试和维护关键软件增强功能，特别是与机器学习能力相关的功能。
负责设计AI-ML模型及其在生产环境中的使用。
推动产品和平台的架构和设计决策，重点关注机器学习流程。
实施测试用例以自动化测试前端和后端代码。
具有预测建模、数据科学和分析大规模数据集的行业经验。
以前在ML或数据科学家角色中的经验，以及构建ML或DL模型的记录和经验。
能够为数据建模流程开发实验性和分析性计划，使用强大的基线，准确确定因果关系的能力。
咨询经验和帮助客户满足其AI需求的记录。
具有Java或C/C++等命令式编程语言的经验。
具有使用Spark ML、TensorFlow、PyTorch、Caffe、Scikit-learn等一个或多个机器学习和/或深度学习框架的经验。
具有实施和部署AI机器学习解决方案的经验（使用各种模型，例如CNN、RNN、模糊逻辑、Q学习、SVM、集成、逻辑回归、随机森林等）。
研究、分析、推荐和选择技术方法，以解决与ML模型训练和部署在企业应用中相关的开发和数据集成问题。
具有制定最佳实践和推荐的经验，涉及ML生命周期能力的工具/技术，如数据收集、数据准备、特征工程、模型管理、MLOps、模型部署方法以及模型监控和调优。
高级AI ML技术：随机森林、提升算法、决策树、神经网络、深度学习、支持向量机、聚类、贝叶斯网络、强化学习、特征减少/工程、异常推断、自然语言处理（包括情感分析、主题建模）、自然语言生成
资格
计算机科学/数据科学学士学位
项目经理-敏捷软件开发（1）
软件开发经理/软件开发负责人（1）
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