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base 大同，“大同數(shù)據(jù)科技職業(yè)學(xué)院”的大學(xué)人工智能講師，以技能和專業(yè)度為主，講課授課能力可培養(yǎng)，大學(xué)直簽，雙休、五險一金、學(xué)校運行穩(wěn)定后享受寒暑假等超多福利。
崗位職責(zé)
1.教學(xué)教研：講授核心課程，制定教學(xué)計劃，設(shè)計實踐項目，參與人才培養(yǎng)方案修訂與教學(xué)研究。
2.實踐指導(dǎo)：指導(dǎo)學(xué)生軟件開發(fā)實踐、參賽及項目實訓(xùn)，推動校企合作，拓展實習(xí)就業(yè)渠道。
3.科研學(xué)術(shù)：主持或參與科研項目，聚焦熱點領(lǐng)域，發(fā)表成果、參會交流，開展應(yīng)用研究服務(wù)地方與企業(yè)。
4.學(xué)生服務(wù)：關(guān)注學(xué)生成長，提供職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)。
任職要求
1、本科及以上學(xué)歷（985/211優(yōu)先），計算機、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè)
2、2年及以上人工智能工作經(jīng)驗（優(yōu)秀者可放寬），在以下領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗豐富即可：大模型項目經(jīng)驗、或自然語言處理（NLP）項目經(jīng)驗、或圖像與視覺處理（CV）項目經(jīng)驗、或機器學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗、或數(shù)據(jù)分析項目經(jīng)驗。
（1）大模型方向：熟悉主流大模型，如DeepSeek、Qwen、ChatGLM、Llama等，熟悉Langchain、向量庫、RAG、微調(diào)、Agent開發(fā)、MCP協(xié)議等技術(shù)，有模型壓縮、RLHF、分布式訓(xùn)練、大模型推理加速研發(fā)經(jīng)驗者加分
（2）自然語言處理方向：熟悉經(jīng)典的RNN模型, 如LSTM，GRU，Seq2Seq等, 理解Transformer模型中的Attention機制，位置編碼等, 使用過主流的預(yù)訓(xùn)練模型如BERT，XLNET等解決過一些文本序列問題，有知識圖譜開發(fā)經(jīng)驗者加分。
（3）圖像與視覺處理方向：熟悉圖像處理常用算法、熟悉OpenCV等常用視覺計算開源庫；對HOG、LBP、MTCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO等檢測，識別，跟蹤，分割等領(lǐng)域有過深入的研究；熟悉基于特征的圖像拼接和定位算法，單/雙目視覺或深度的SLAM算法者加分。
（4）機器學(xué)習(xí)方向：精通常見機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法，如；邏輯回歸、貝葉斯、支持向量機、決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM等，能夠推導(dǎo)各個算法的實現(xiàn)過程，有大規(guī)模分布式應(yīng)用經(jīng)驗者加分。
（5）數(shù)據(jù)分析方向：有豐富的數(shù)據(jù)分析、挖掘、清洗，預(yù)測，和建模的經(jīng)驗； 具備業(yè)務(wù)抽象和信息建模能力，能夠?qū)?fù)雜的業(yè)務(wù)場景分解、抽象成標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)模型；熟練使用Excel 、SQL（HIVE）進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、加工、處理和分析；熟練使用對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析和相關(guān)可視化工具（Tableau、PowerBI、FineBI等）,熟悉Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)者優(yōu)先。有大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)推薦算法、廣告算法、金融風(fēng)控模型研發(fā)經(jīng)驗者加分。
3、熟練Python語言，有扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底
4、熟悉機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)常用算法，有Pytorch重度使用經(jīng)驗
5、普通話標(biāo)準(zhǔn)，語言表達(dá)能力強，邏輯思維清晰，優(yōu)秀的溝通技巧
6、對教育教學(xué)工作有熱情，愿意做知識分享，有長期編寫相關(guān)知識技術(shù)博客者優(yōu)先