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1.模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)-基于Tensorflow、PyTorch等框架完成模型訓(xùn)練，優(yōu)化超參數(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的高效收斂。探索模型壓縮、量化、蒸餾等技術(shù)，提升模型在端側(cè)或邊緣設(shè)備的部署效率；

2.數(shù)據(jù)建模與處理-分析海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)特征工程與數(shù)據(jù)增強(qiáng)方案。解決數(shù)據(jù)稀疏性、噪聲、不平衡等問(wèn)題，提升模型泛化能力； 3.工程化落地-與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將算法模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，確保高可用性和可擴(kuò)展性。監(jiān)控線上模型表現(xiàn)，迭代優(yōu)化算法并解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題(如延遲、資源消耗等)；

4.前沿技術(shù)探索-跟蹤A!領(lǐng)域最新技術(shù)動(dòng)態(tài)(如大語(yǔ)言模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí))，結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新。

【任職要求】：

1.教育背景-計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷；

2.技術(shù)能力-熟練掌握Python/C++/ava等至少一門編程語(yǔ)言，熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)原理，具備獨(dú)立實(shí)現(xiàn)算法的能力;熟練使用TensorFlow、PyTorch、Keras等框架，熟悉分布式訓(xùn)練與模型部署工具;熟悉NLP/CV/推薦系統(tǒng)等至少一個(gè)領(lǐng)域，具備相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)(如目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、文本生成等)；

3.數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)-熟練使用SQL、Spark、Hadoop等工具處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，掌握Pandas/Numpy等數(shù)據(jù)分析庫(kù)；

4.軟技能-邏輯清晰，具備優(yōu)秀的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力;良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能快速理解業(yè)務(wù)需求并推動(dòng)技術(shù)落地； 5.優(yōu)先條件(加分項(xiàng))-在頂級(jí)會(huì)議/期刊發(fā)表過(guò)論文，或參與過(guò)知名開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn);熟悉大模型的微調(diào)、部署及優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，有云計(jì)算或容器化開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；

6.工作經(jīng)驗(yàn)-3年以上經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)大型AI項(xiàng)目，具備技術(shù)方案設(shè)計(jì)與團(tuán)隊(duì)管理能力。