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

開發(fā)和實現(xiàn)AI算法：負責設計和開發(fā)機器學習算法，包括但不限于監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等。他們需要理解算法的工作原理，并能夠根據(jù)實際需求選擇合適的算法進行模型開發(fā)和優(yōu)化。

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

研究和應用AI技術：AI工程師需要緊跟AI領域的發(fā)展方向，洞察行業(yè)的AI戰(zhàn)略機會點。他們負責將AI技術應用到實際業(yè)務中，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。同時，他們還需要研究并實現(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、運維調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。

項目管理和團隊合作：AI工程師通常需要與項目管理人員、軟件開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家和統(tǒng)計學家等跨部門團隊合作。他們需要能夠有效地與這些團隊進行溝通和協(xié)作，確保AI項目的順利推進和按時完成。

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

此外，AI人工智能工程師還可能負責以下工作：

人工智能領域的技術探索、對外合作及專利申報。

為公司其他項目組提供數(shù)據(jù)分析及機器學習方面的支持。

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