人工智能机器学习应用工程师中级是一个相对高级的职位，主要负责设计和实现机器学习模型，以及优化和改进现有的机器学习算法。以下是一些可能的职责和技能要求：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和标准化，以便用于训练机器学习模型。这可能包括处理缺失值、异常值、重复值等。
2. 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，以帮助模型更好地学习和预测。这可能包括选择适当的特征、构造新的特征、降维等。
3. 模型选择和调优：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）。然后，通过交叉验证、网格搜索等方法，调整模型的参数，以达到最佳的性能。
4. 模型评估和验证：使用各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等）来评估模型的性能。同时，还需要进行模型的验证，以确保模型在未知数据上也能保持良好的性能。
5. 模型部署和监控：将训练好的模型部署到生产环境，并定期监控其性能。如果发现模型表现下降，需要及时进行调整和优化。
6. 与其他团队协作：与数据科学家、产品经理、业务分析师等团队成员紧密合作，确保机器学习项目的成功实施。
7. 持续学习和研究：关注最新的机器学习技术和算法，参加相关的培训和研讨会，不断提升自己的专业技能。
8. 文档编写：撰写技术文档，包括代码注释、API文档、用户手册等，以便其他开发人员理解和使用你的模型。
9. 项目管理：参与项目的规划、执行和收尾工作，确保项目按照预定的时间和预算完成。
10. 客户沟通：与客户保持良好的沟通，了解他们的需求和期望，为他们提供定制化的机器学习解决方案。
总之，人工智能机器学习应用工程师中级需要具备扎实的理论知识、丰富的实践经验和良好的沟通能力，能够独立解决复杂的问题，并带领团队取得成功。
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