職位描述
JavaScript智慧物流NLP相關(guān)經(jīng)驗人工智能
崗位職責：
1.熟悉Java設計模式，掌握Spring、MyBatis等主流框架，了解Redis、Elasticsearch等技術(shù)。具備良好的前端技術(shù)能力，如HTML、CSS、JavaScript、Vue等。
2.熟悉數(shù)據(jù)庫操作，能夠使用MySQL、Oracle等數(shù)據(jù)庫進行開發(fā)。了解Linux系統(tǒng)常用命令，能夠進行自動化部署。
3。熟悉大語言模型（NLP）和搭建大模型架構(gòu)，如Transformer或其他新型神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，研究和改進現(xiàn)有模型以適應特定領(lǐng)域的應用需求。
4.模型訓練的數(shù)據(jù)管道。
5.利用大規(guī)模計算資源進行模型訓練，監(jiān)控訓練過程，調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型性能，實施分布式訓練策略。
6.將訓練好的大模型集成到實際產(chǎn)品或服務中，解決模型部署中的工程問題。
崗位要求：
計算機科學、數(shù)學專業(yè)本科及以上，具有3年以研發(fā)經(jīng)驗。
1.掌握 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實的編程基礎，能夠高效地進行數(shù)據(jù)處理和算法實現(xiàn)。
2. 對 OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓練和部署經(jīng)驗。
3. 掌握圖像采集、圖像標注、圖像分割、目標檢測、擴散模型、圖像特征和目標追蹤等框架和模型，能夠根據(jù)項目需求設計和實現(xiàn)定制化模型架構(gòu)。
4. 精通數(shù)據(jù)清洗、篩選和圖像預處理、訓練、調(diào)優(yōu)及模型測試。
5. 運用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實現(xiàn)模型的跨平臺轉(zhuǎn)換和高效部署，以及邊緣端設備部署。
6. 了解車輛大模型的訓練及下游任務，以及車機智慧物聯(lián)設備優(yōu)先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術(shù)優(yōu)先。
1.熟悉Java設計模式，掌握Spring、MyBatis等主流框架，了解Redis、Elasticsearch等技術(shù)。具備良好的前端技術(shù)能力，如HTML、CSS、JavaScript、Vue等。
2.熟悉數(shù)據(jù)庫操作，能夠使用MySQL、Oracle等數(shù)據(jù)庫進行開發(fā)。了解Linux系統(tǒng)常用命令，能夠進行自動化部署。
3。熟悉大語言模型（NLP）和搭建大模型架構(gòu)，如Transformer或其他新型神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，研究和改進現(xiàn)有模型以適應特定領(lǐng)域的應用需求。
4.模型訓練的數(shù)據(jù)管道。
5.利用大規(guī)模計算資源進行模型訓練，監(jiān)控訓練過程，調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型性能，實施分布式訓練策略。
6.將訓練好的大模型集成到實際產(chǎn)品或服務中，解決模型部署中的工程問題。
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計算機科學、數(shù)學專業(yè)本科及以上，具有3年以研發(fā)經(jīng)驗。
1.掌握 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實的編程基礎，能夠高效地進行數(shù)據(jù)處理和算法實現(xiàn)。
2. 對 OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓練和部署經(jīng)驗。
3. 掌握圖像采集、圖像標注、圖像分割、目標檢測、擴散模型、圖像特征和目標追蹤等框架和模型，能夠根據(jù)項目需求設計和實現(xiàn)定制化模型架構(gòu)。
4. 精通數(shù)據(jù)清洗、篩選和圖像預處理、訓練、調(diào)優(yōu)及模型測試。
5. 運用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實現(xiàn)模型的跨平臺轉(zhuǎn)換和高效部署，以及邊緣端設備部署。
6. 了解車輛大模型的訓練及下游任務，以及車機智慧物聯(lián)設備優(yōu)先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術(shù)優(yōu)先。
工作地點
北京海淀區(qū)朗麗茲西山花園酒店朗麗茲寫字樓13號9006室
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