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實(shí)習(xí)結(jié)束后獲得雙證后直接轉(zhuǎn)正，解決上海戶口。知名大學(xué)數(shù)學(xué)專(zhuān)家指導(dǎo)學(xué)習(xí)。
?? 一、專(zhuān)業(yè)背景與理論基礎(chǔ)
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
線性代數(shù)：矩陣運(yùn)算、特征分解等是理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如Transformer）的基石。
概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)：貝葉斯理論、概率分布等支撐語(yǔ)言模型建模及不確定性分析。
微積分：梯度下降、優(yōu)化算法（如Adam、SGD）是模型訓(xùn)練的核心工具。
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論
掌握監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理，熟悉CNN、RNN、Transformer等主流模型架構(gòu)。
深入理解大模型（如GPT、BERT）的設(shè)計(jì)思想與訓(xùn)練機(jī)制（如預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、RLHF）。
?? 二、核心技術(shù)能力
模型研發(fā)與優(yōu)化
架構(gòu)設(shè)計(jì)：根據(jù)任務(wù)需求設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如醫(yī)療影像分析用CNN，時(shí)序數(shù)據(jù)用LSTM）。
訓(xùn)練調(diào)優(yōu)：掌握分布式訓(xùn)練（DeepSpeed、Megatron）、高效微調(diào)技術(shù)（LoRA、Adapter）及超參數(shù)優(yōu)化。
推理加速：熟悉模型壓縮（量化、剪枝）、知識(shí)蒸餾及部署工具（TensorRT）。
算法實(shí)現(xiàn)與工程化
編程語(yǔ)言：精通Python（必會(huì)），熟悉C++（高性能場(chǎng)景）及CUDA（GPU加速）。
框架應(yīng)用：熟練使用PyTorch/TensorFlow，掌握數(shù)據(jù)處理工具（Pandas、NumPy）及向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Chroma）。
領(lǐng)域適配技術(shù)
垂直領(lǐng)域優(yōu)化：如醫(yī)療領(lǐng)域需結(jié)合知識(shí)圖譜，金融領(lǐng)域需風(fēng)控模型解釋性。
多模態(tài)融合：微表情視頻輸出數(shù)據(jù)的模型集成能力。
?? 三、工程實(shí)踐與系統(tǒng)設(shè)計(jì)
全流程開(kāi)發(fā)能力
從數(shù)據(jù)清洗、特征工程到模型部署運(yùn)維的全鏈路實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
熟悉容器化部署（Docker/Kubernetes）及生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控。
系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
構(gòu)建可擴(kuò)展的AI系統(tǒng)，支持GPU集群管理與大規(guī)模計(jì)算。
設(shè)計(jì)高并發(fā)推理服務(wù)，優(yōu)化端到端延遲與資源消耗。