碩士及以上，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)
工作內(nèi)容：
(1)負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)技術(shù)研究，包括但不限于自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等；
(2)參與人工智能項(xiàng)目算法設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及優(yōu)化；
(3)協(xié)助團(tuán)隊(duì)完成算法測(cè)試、部署和優(yōu)化。
相關(guān)要求：
(1)計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷;
(2)熟練掌握Python編程語(yǔ)言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架；
(3)具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型；
(4)有自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
(5)熟悉人工智能大模型的原理和應(yīng)用，具備實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
(6)熟練掌握提示詞工程(Prompt Engineering)的相關(guān)技術(shù)，能夠設(shè)計(jì)有效的提示詞以?xún)?yōu)化模型性能；
(7)具備實(shí)時(shí)的自動(dòng)生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，能夠結(jié)合檢索系統(tǒng)和生成模型提升回答的準(zhǔn)確性和多樣性；
(8)熟練掌握向量檢索技術(shù)，如使用Elasticsearch、Faiss等工具進(jìn)行高效的大規(guī)模向量搜索；
(9)具備良好的模型調(diào)優(yōu)和優(yōu)化能力，能夠針對(duì)不同場(chǎng)景對(duì)模型進(jìn)行定制化改進(jìn)；
(10)對(duì)新質(zhì)技術(shù)敏銳度高，能快速理解AI產(chǎn)品特性，具備技術(shù)攻關(guān)能力，能夠快速學(xué)習(xí)和應(yīng)用新興技術(shù)到實(shí)際項(xiàng)目中；
(11)具備良好的業(yè)務(wù)支撐能力、文字編寫(xiě)能力和溝通表達(dá)能力；
(12)具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能承受一定工作壓力。