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崗位職責(zé)： 1.本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè); 2.扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)（監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等概念),了解常用模型(如SVM,決策樹,Boosting/Bagging等）; 3.精通Python編程,熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法設(shè)計(jì); 4.熟練掌握PyTorch深度學(xué)習(xí)框架,具備獨(dú)立搭建CNN/RNN/Transformer等模型的經(jīng)驗(yàn); 5.具有語(yǔ)義校驗(yàn)、文本分類、實(shí)體識(shí)別、文本匹配、語(yǔ)義相似度計(jì)算NLP任務(wù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。熟悉常見的NLP工具庫(kù)（如Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK等）; 6.熟練應(yīng)用YOLO、Mask R-CNN、ResNet等模型解決圖像分類、檢測(cè)、分割問題; 7.強(qiáng)烈的技術(shù)好奇心與自主學(xué)習(xí)能力;具備跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作及復(fù)雜問題拆解能力;優(yōu)秀的邏輯思維與數(shù)據(jù)敏感性。 任職要求： 1.核心算法研發(fā)：基于 PyTorch 框架，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型， 涵蓋自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，重點(diǎn)解決語(yǔ)義校驗(yàn)、圖像識(shí)別等關(guān)鍵問題; 2.模型優(yōu)化與落地：針對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如圖像分類、文本語(yǔ)義分析）進(jìn)行算法優(yōu)化，提升模型準(zhǔn)確率與推理效率，推動(dòng)算法在本地的部署應(yīng)用; 3.數(shù)據(jù)處理與分析:參與數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及特征工程，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，結(jié)合 Pandas、NumPy 等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化與統(tǒng)計(jì)分析; 4.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與產(chǎn)品、研發(fā)、測(cè)試團(tuán)隊(duì)緊密合作，將技術(shù)需求轉(zhuǎn)化為可落地的解決方案，確保項(xiàng)目按時(shí)交付并達(dá)到業(yè)務(wù)目標(biāo)。 上班時(shí)間：早上8點(diǎn)30-下午5點(diǎn)30，雙休，節(jié)假日正常休息； 節(jié)日福利、帶薪年假、社保、生日福利、員工旅游、項(xiàng)目提成、職位晉升、年終獎(jiǎng)