AI算法工程师主要负责 开发、优化和实施人工智能算法，具体职责包括：

算法研发：

根据具体应用场景和需求，开发新的人工智能算法。例如，在自然语言处理领域，研发Transformer架构以处理序列数据，如机器翻译和文本生成等任务。

模型训练与优化：

选择合适的数据集训练模型，优化模型的参数和结构，提升其性能。例如，在图像识别中，优化卷积神经网络（CNN），使其能够更准确地识别物体。

工程化实现：

将训练好的模型部署到实际生产环境中，确保其稳定高效地运行。例如，将智能客服模型部署到服务器上，为用户提供实时服务。

利用NLP技术进行数据挖掘及文本处理，包括文本相关性、命名实体识别等。

承担预训练模型的训练、开发和调优工作，包括prompt设计、大模型SFT等。

紧跟前沿NLP生成技术，解决实际应用场景中的内容生成问题。

负责对话系统平台搭建和研发工作。

负责业内先进的多模态算法研究，如文生图、pic2text、情感化TTS等前沿技术。

进行前沿AI模型训练，负责各种深度学习平台部署搭建。

编写程序实现人工智能训练数据的收集、整理及标注，使用深度学习平台实现相关算法模型的训练。

参与医疗大模型对话式搜索AI、智能体产品研发，包括框架设计、算法开发、迭代优化等。

负责语音/多模态/NLP/CV等领域模型研究，以及下游任务的训练、开发及优化。

利用Diffusion类AIGC技术进行智能创作，如视频生成、音乐生成，应用于AI玩法创新。

负责llm/mllm的建设和落地，不限于SFT、prompt、RAG、Tools等，应用于Agent落地。

负责音视频智能标签识别能力建设，搭建结构化标签体系，包括类目、属性、质量、关键词等。

负责机器学习、深度学习、CV等认知计算领域关键算法的训练、推理优化与性能调优。

负责前沿技术的突破和创新，比如AutoML、联邦学习、主动学习等。

和垂直业务的研发/算法部门紧密协作，根据需求进行设计、实现与调优。

洞察业界进展、行业动态，规划设计竞争力强的关键技术。

探索人工智能应用，构建智能系统，提供AI云服务。

AI算法工程师需要具备计算机相关专业背景，熟练掌握Python、PyTorch等编程语言，并能够设计和实现能够处理和分析大量数据、进行模式识别、预测和决策的算法，以解决各种实际问题，如图像识别、自然语言处理、智能推荐等。