我们正在寻找一名AI工程师，负责开发可重复使用的NTT AI资产，加速GenAI和AI用例从构思到MVP的过程。他/她还将探索AI领域，在我们的生态系统中试点新的GenAI工具，根据需求快速测试业务价值。作为AI创新小组的一部分，他/她在创建一个具有知识产权、所有权和对任何此类发展属于NTT的敏捷实验室中扮演重要角色。
职位描述
在敏捷AI创新小组中扮演重要角色，负责设计、构建、验证和部署端到端的机器学习系统。
使用大型和复杂的数据集开发基于领域的AI或GenAI模型/解决方案，提供业务价值。
构建可重复使用的AI资产，在生态系统中试点新工具，并积极寻找机会优化解决方案并推动创新。
推动AI治理和最佳实践，包括AI开发、部署和运营。
关键角色和责任
. 使用先进技术（如GPT、VAE和GANs）设计、开发和部署可重复使用的基于领域的AI和生成式AI资产。
. 创建安全、可扩展和高效的基于云的AI解决方案，以适应不断变化的业务需求。
. 持续优化AI流程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估，以确保最佳性能。
. 与专业领域专家合作，定义与整体业务目标一致并推动创新的AI项目需求和目标。
. 保持与生成式AI、机器学习和深度学习技术最新进展的同步，并找到将其整合到我们的产品和服务中的机会。
. 优化现有的AI解决方案，以提高性能、可扩展性和效率。
. 在AI系统的开发、部署和运营中推广AI治理和最佳实践，确保负责任和道德的AI使用。
知识、技能和特质
. 熟悉生成式AI和机器学习的应用知识和概念。
. 熟练掌握编程语言，如Python、Java或C++。
. 在机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Huggingface）、深度学习技术、自然语言处理和LLMs方面具有丰富的经验。
. 对云平台（首选Azure）有深入的了解。
. 具备较强的分析和解决问题的能力。
. 能够基于数据做出决策，并评估AI项目的业务影响。
学术资格和认证
. 计算机科学、数据科学或相关领域的学士或硕士学位。
. 相关的编程资格和/或云认证。
. 最好具备相关的敏捷认证。
所需经验
至少2年以下经验
. 具备一种或多种编程语言（如Python）和数据库语言（如SQL）的实际经验。
. 具备数据仓库和数据湖技术架构、基础设施组件、ETL/ELT和报告/分析工具的实际经验。
. 具备常见的AI和生成式AI技术和库的经验，如NumPy、Matplotlib、Scikit、LangChain、Streamlit、LLM模型。
. 对机器学习技术和算法（如k-NN、朴素贝叶斯、SVM、决策森林等）有很好的理解。
. 具备将统计方法和机器学习技术应用于解决业务问题的实际经验。
. 具备在微服务架构中使用API开发的经验。
. 具备全栈软件开发的实际经验和丰富的编码能力。
. 具备敏捷开发方法和测试驱动开发的经验。 
