职责
• 协助开发和维护人工智能实验室的全球沙盒平台。
• 确保该平台有效用于实验人工智能应用。
• 根据用户反馈和技术进步，持续改进平台。
• 与跨职能团队合作，将人工智能解决方案整合到沙盒环境中。
• 为使用沙盒进行人工智能产品开发的团队提供技术指导和支持。
• 进行研究与开发（R&D），以跟上人工智能、机器学习和大型语言模型框架的最新进展。
• 在人工智能领域为正在孵化的团队提供技术指导和支持，帮助他们开发人工智能产品。
• 分析和解读数据，以提供可操作的见解和建议。
• 优化和微调人工智能模型，以提高性能、可扩展性和准确性。
• 协助结构化人工智能产品孵化和加速计划的技术方面。
• 确保人工智能产品和实验符合组织的核心风险、数据保护、技术风险管理政策和法规。
• 参与实施严格的质量保证流程，以保持人工智能解决方案的最高标准。
• 致力于交付高质量的人工智能产品，持续改进、实验以及发展组织的人工智能专业知识。
• 与跨职能团队合作，包括技术、人工智能和业务利益相关者，将人工智能解决方案整合到产品和服务中。
• 与外部合作伙伴合作，包括高等教育机构、初创企业、超大规模专家团队和政府机构。
• 促进人工智能实验室中的创新文化、持续学习和知识共享。
• 指导和指导初级工程师，传授人工智能和机器学习的最佳实践。
• 通过参与教育和培训项目，促进人工智能人才的发展。
• 与外部人工智能生态系统互动，保持对最新趋势和进展的了解。
• 代表组织参加行业活动和会议，展示公司的人工智能能力。
技能要求
• 计算机科学/人工智能/机器学习或相关领域的学士学位。
• 8-12年相关领域的工作经验。
• 在开发和部署人工智能模型和算法方面有超过5年的证明经验。
• 在数据、人工智能和现代云基础设施方面有扎实的技术背景。
• 精通Python、R等编程语言。
• 具备机器学习框架和库的经验（例如，LLM框架、计算机视觉、自然语言处理框架、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。
• 了解数据预处理、特征工程、模型评估、MLOps、LLMOps技术。
• 熟悉云平台和服务（例如，AWS、谷歌云、Azure）。
• 出色的问题解决能力和关注细节的能力。强大的沟通和协作能力。
• 有创新的能力与热情，并渴望在保险行业/领域的人工智能前沿占据一席之地。 
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