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一、崗位職責(zé)：
1.模型開(kāi)發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型的研發(fā)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評(píng)估，解決諸如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、搜索推薦、風(fēng)控等領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題。
2.數(shù)據(jù)處理與挖掘：構(gòu)建和維護(hù)大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理管道，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程和數(shù)據(jù)可視化，為模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。
3.工程化與部署：將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行封裝、部署和上線，實(shí)現(xiàn)模型的服務(wù)化（API），并持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化模型在生產(chǎn)環(huán)境中的性能和穩(wěn)定性。
4.技術(shù)研究與創(chuàng)新：跟蹤學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的最新AI技術(shù)動(dòng)態(tài)（如大語(yǔ)言模型、AIGC、多模態(tài)等），進(jìn)行技術(shù)預(yù)研和實(shí)驗(yàn)，并將有潛力的技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
5.主導(dǎo)AI應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景：與產(chǎn)品經(jīng)理、開(kāi)發(fā)工程師等角色緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)技術(shù)方案，并推動(dòng)AI功能的落地實(shí)現(xiàn)。
二、崗位要求：
1.教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷。
2.編程基礎(chǔ)：精通Python編程語(yǔ)言，具備扎實(shí)的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。
3.機(jī)器學(xué)習(xí)框架：熟練掌握至少一種主流的深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
4.算法基礎(chǔ)：扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉常見(jiàn)的模型（如CNN, RNN, Transformer, BERT等）和算法（如優(yōu)化算法、正則化、評(píng)估方法等）。
5.數(shù)據(jù)處理能力：有使用Pandas, NumPy, Scikit-learn等數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算庫(kù)的經(jīng)驗(yàn)。
6.工程能力：了解基本的軟件工程原理，有使用Git進(jìn)行版本控制、Docker容器化技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)。對(duì)模型部署（如ONNX, TensorRT, Triton）和高性能計(jì)算有基本了解。
7.問(wèn)題解決能力：出色的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，具備強(qiáng)烈的求知欲和自主學(xué)習(xí)能力。
8.團(tuán)隊(duì)合作：良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。