崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)處理和分析數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練和評估生成式模型的性能;
2、負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試和推理部署,根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)、維護(hù)升級,以滿足產(chǎn)品需求變化;
3、對算法技術(shù)及應(yīng)用有深入的了解,通過分析和理解業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)應(yīng)用場景和產(chǎn)品形態(tài),推動(dòng)算法的場景適配和落地;
4、收集開發(fā)者和用戶反饋及相關(guān)數(shù)據(jù),優(yōu)化產(chǎn)品功能體驗(yàn),對產(chǎn)品的效果負(fù)責(zé);
5、跟蹤最新的生成式模型算法和技術(shù)進(jìn)展,保持在該領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。
6、Agent系統(tǒng):多模態(tài)交互設(shè)計(jì)、記憶管理(向量數(shù)據(jù)庫)、LangChain/AutoGen框架、任務(wù)自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)。
任職要求:
1、具備計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)或2年以上大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)者;
2、熟練使用Python語言,熟悉深度學(xué)習(xí)框架,如TensorFlow、PyTorch、Numpy等有實(shí)際的使用經(jīng)驗(yàn);
3、熟悉CNN, RNN, LSTM, Transformer等深度學(xué)習(xí)模型,熟悉Bert等預(yù)訓(xùn)練模型;熟悉分類、抽取等任務(wù)工程化落地;熟悉常見回歸、分類、聚類等基本算法;熟悉特征工程、特征選取、模型評估等;有數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先;
4、具有針對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練及效果調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn),能夠應(yīng)用不同的推理優(yōu)化策略;
5、了解人工智能技術(shù),理解算法的能力和特點(diǎn),了解AI的應(yīng)用場景。