"1. 根据客户需求和现有技术，选择或设计深度神经网络模型，构建训练和推理架构，完成模型开发和训练，根据系统架构交付模型推理平台；
2. 根据具体需求，设计数据获取和标注方案，建立并维护数据标注平台，满足数据安全性、易用性、可用性方面的需求；
3. 使用标注数据对模型进行训练或微调，探索模型结构和超参数的影响，根据算力和数据条件交付性能优化的推理模型；
4. 学习和吸收学界和工业界最先进的人工智能方法和模型，根据最新进展迭代现有模型，准确识别方法和模型的适用性和实用性。"

技能要求：
专业方向为电子信息类、自动化与控制类、机械工程类、应用数学等优先考虑。
解模型压缩、量化、剪枝等技术，以及如何使用工具如TensorRT、OpenVINO进行模型加速。
有能力对现有模型和方法进行调整，甚至提出新的解决方案。

素质要求：对前沿技术充满热情，具备持续学习的动力，能够快速掌握和应用新技术，推动技术进步。