AI人工智能工程師是一個跨學(xué)科的職位，其工作內(nèi)容主要涵蓋了多個方面，具體如下：

開發(fā)和實(shí)現(xiàn)AI算法：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括但不限于監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。他們需要理解算法的工作原理，并能夠根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的算法進(jìn)行模型開發(fā)和優(yōu)化。

設(shè)計(jì)和開發(fā)AI模型：使用Python、TensorFlow、Keras、PyTorch等編程語言和工具，AI工程師設(shè)計(jì)和開發(fā)AI模型，并進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測試。他們還需要對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以提高其準(zhǔn)確性和性能。

研究和應(yīng)用AI技術(shù)：AI工程師需要緊跟AI領(lǐng)域的發(fā)展方向，洞察行業(yè)的AI戰(zhàn)略機(jī)會點(diǎn)。他們負(fù)責(zé)將AI技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，如自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等。同時(shí)，他們還需要研究并實(shí)現(xiàn)基于DSP等硬件對算法加速問題。

數(shù)據(jù)處理和分析：AI工程師需要處理和分析大量數(shù)據(jù)，以支持AI模型的訓(xùn)練和測試。他們可能需要精通SQL Server、MySQL等數(shù)據(jù)庫，并具備豐富的數(shù)據(jù)庫管理、運(yùn)維調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。

項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)合作：AI工程師通常需要與項(xiàng)目管理人員、軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家等跨部門團(tuán)隊(duì)合作。他們需要能夠有效地與這些團(tuán)隊(duì)進(jìn)行溝通和協(xié)作，確保AI項(xiàng)目的順利推進(jìn)和按時(shí)完成。

技術(shù)研究和創(chuàng)新：AI工程師需要關(guān)注最新的AI技術(shù)研究成果，探索新的算法和應(yīng)用場景。他們可能需要進(jìn)行技術(shù)研究和創(chuàng)新，以提高AI系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。

此外，AI人工智能工程師還可能負(fù)責(zé)以下工作：

人工智能領(lǐng)域的技術(shù)探索、對外合作及專利申報(bào)。

為公司其他項(xiàng)目組提供數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)方面的支持。

根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃，結(jié)合庫存、在途等情況制定物料需求計(jì)劃，跟進(jìn)生產(chǎn)用料的進(jìn)度，保證物料使用需求，協(xié)調(diào)物料及時(shí)到料。