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崗位要求】 1. 協(xié)助進(jìn)行AI算法的基礎(chǔ)研究和開(kāi)發(fā)工作，參與算法模塊的實(shí)現(xiàn)； 2. 使用Python腳本清洗多源數(shù)據(jù)（文本/圖像），利用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)半自動(dòng)標(biāo)注工具提升標(biāo)注效率，確保數(shù)據(jù)集符合PACS標(biāo)準(zhǔn)； 3. 協(xié)助模型搭建，通過(guò)參數(shù)調(diào)整等操作優(yōu)化模型性能，記錄訓(xùn)練過(guò)程指標(biāo)，輸出實(shí)驗(yàn)分析報(bào)告； 4. 參與AI算法的測(cè)試與驗(yàn)證，監(jiān)測(cè)模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，協(xié)助解決出現(xiàn)的問(wèn)題； 5. 系統(tǒng)學(xué)習(xí)Transformer/CNN等網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部分享論文復(fù)現(xiàn)心得，探索知識(shí)蒸餾等模型優(yōu)化技術(shù)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的可行性。 【經(jīng)驗(yàn)要求】 1. 熟練使用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，掌握Numpy向量化編程與Pandas數(shù)據(jù)透視操作，了解Matplotlib/Seaborn可視化方法； 2. 熟悉PyTorch框架基礎(chǔ)操作（Dataset/Dataloader構(gòu)建），能夠獨(dú)立完成CNN模型（如ResNet18）訓(xùn)練與驗(yàn)證集評(píng)估，了解模型保存與加載； 3. 掌握監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（線性回歸/SVM）核心原理，理解交叉驗(yàn)證與F1值等評(píng)估指標(biāo)，了解常見(jiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略（翻轉(zhuǎn)/噪聲添加）； 4. 具備代碼調(diào)試能力（使用PDB或PyCharm調(diào)試器），能通過(guò)特征重要性分析定位模型badcase； 5. 熟悉Git基礎(chǔ)操作（commit/push/rebase），能夠用Markdown編寫(xiě)技術(shù)文檔，具備團(tuán)隊(duì)協(xié)作工具（JIRA/Confluence）使用經(jīng)驗(yàn)。