以下是关于 AI 工作岗位的相关信息:
一、行业应用中的 AI 工作岗位
二、医疗保健领域的 AI 相关岗位
医生将把文档工作交给 AI 书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊。
三、AI stylist 岗位
岗位职责:
任职要求:
|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间||-|-|-|-|-|-|-||七大行业的商业化应用|企业运营:日常办公文档材料撰写整理;营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询;法律文书起草、案例分析、法律条文梳理;人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。<br>教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议;针对学生情况以及兴趣定制化学习内容;论文初稿搭建及论文审核;帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。<br>游戏/媒体:定制化游戏,动态生成NPC互动,自定义剧情,开放式结局;出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营;数字虚拟人直播;游戏平台代码重构;AI自动生成副本。<br>零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析;品牌营销内容撰写及投放;自动化库存管理;自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配;客户购物趋势分析及洞察。<br>金融/保险:个人金融理财顾问;贷款信息摘要及初始批复;识别并检测欺诈活动风险;客服中心分析及内容洞|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|
毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。
[heading1]AI stylist我们正在寻找会使用StableDiffusion,对AI设计充满热情渴望学习成长的伙伴中!需要熟练使用SD Web UI,根据需求测试并搭配Check Point,Prompt,LoRA,ControlNet等来达成目标。[heading4]岗位职责:[content]负责AI风格的开发和调试工作,参与项目的整体风格和审美定义;根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护;熟练使用StableDiffusion Web UI等AI框架进行风格研发;负责AI模型(如LoRA,Prompt/Prompt Sentence)的训练、参数调整以及性能优化;编写高质量的渲染记录文档,进行配置和模型训练质量控制;为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。[heading4]任职要求:[content]具有至少半年的StableDiffusion Web UI使用经验,知道如何安装对应插件和models并使用;英文水平需要能看懂Web UI,Hugging Face上的英文文档;能根据需求去完成对应的渲染测试,包括但不局限于t2i,i2i以及视频渲染;能熟练的根据不同的check point,prompt和LoRA来结合CFG(和i2i的DS指)和ControlNet来达到测试需求;能够独立进行模型训练和参数调优;拥有良好的记录和沟通习惯,结构清晰,命名规范,逻辑性强,能够对团队进行技术指导;思路清晰、积极主动、认真踏实、良好的沟通能力和团队合作精神,有敏捷研发经验优先。