1.負(fù)責(zé)公司人工智能平臺及人工智能產(chǎn)品的整體規(guī)劃，需求分析，方案設(shè)計，關(guān)鍵技術(shù)論證，技術(shù)框架設(shè)計，業(yè)務(wù)邏輯和業(yè)務(wù)流程設(shè)計，軟件開發(fā)及管理。
2.負(fù)責(zé)設(shè)計并持續(xù)優(yōu)化人工智能應(yīng)用的軟件架構(gòu)，及時解決系統(tǒng)中的技術(shù)難點(diǎn)，指導(dǎo)軟件開發(fā)工程師完成功能實(shí)現(xiàn)。
3.按照軟件工程化規(guī)范，撰寫各類項(xiàng)目過程文檔,深度參與GPU/CPU/ARM/NPU等算力資源的池化與彈性調(diào)度，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)負(fù)載設(shè)計并實(shí)現(xiàn)資源利用率最大化方案。
4.主導(dǎo)分布式訓(xùn)練框架，高性能推理引擎，模型壓縮與加速，異構(gòu)算力調(diào)度等關(guān)鍵子系統(tǒng)的研發(fā)，持續(xù)提升平臺在大規(guī)模數(shù)據(jù)，復(fù)雜模型，多場景下的穩(wěn)定性與擴(kuò)展性。
5.負(fù)責(zé)對人工智能應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)，算法，算力等提出具體的性能指標(biāo)和準(zhǔn)確的評估。
6.熟悉市場上已有的人工智能產(chǎn)品及組件，對各家產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)和擅長的領(lǐng)域有基本的了解。
7.與算法，產(chǎn)品，運(yùn)維，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)協(xié)同，推動全流程實(shí)施與交付；負(fù)責(zé)技術(shù)方案評審，文檔整理，團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)與經(jīng)驗(yàn)沉淀。
8.完成公司交辦的其他工作任務(wù)。