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福利待遇：
1、綜合15萬-30萬或以上，月薪（基本工資+績效）+年終獎，根據(jù)能力定；
2、雙休，六險二金，基數(shù)全額，公積金比例各12%；
3、提供人才公寓，每月1200餐補(bǔ)；三節(jié)福節(jié)（春節(jié)端午中秋合計2000）；生日福利（300）；體檢等。
任職要求：
1、碩士以及以上學(xué)歷，應(yīng)用統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、計算機(jī)相關(guān)專業(yè)；
2、2-3年相關(guān)工作經(jīng)驗
視覺方向：掌握視覺類算法，比如目標(biāo)檢測、圖像分類等。
預(yù)測方向：掌握數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法，比如相關(guān)性分析、關(guān)聯(lián)分析等。
NLP/Agent方向：有較多高并發(fā)服務(wù)框架開發(fā)經(jīng)驗，對常用Web服務(wù)框架有較多了解，熟悉 nginx,django,thrift等相關(guān)服務(wù)框架。
3、技術(shù)要求
視覺方向：熟練掌握至少一種編程語言（如Python、Java、C++等），能夠進(jìn)行基本的算法實現(xiàn)和調(diào)試。掌握圖像分類（ResNet、VGG、MobileNet）、語義分割（FCN、U-Net）、實例分割（Mask R-CNN）等任務(wù)的主流模型。具備算法調(diào)優(yōu)的能力，能夠通過參數(shù)調(diào)整、模型融合等方法提升算法性能。
預(yù)測方向：掌握時序預(yù)測、機(jī)器學(xué)習(xí)等模型算法（如XGBoost、LightGBM、CatBoost）。熟悉PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架。熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、特征工程等技術(shù)，能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集并提取有效特征。
NLP/Agent方向：熟悉自然語言處理常見算法與模型，具備深度學(xué)習(xí)技術(shù)在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用實踐。對大模型，Agent框架有較深理解和構(gòu)建經(jīng)驗。熟悉LangChain,lama index，dify，AutoGen、LangGraph等Agent框架,有搜索推薦系統(tǒng)服務(wù)構(gòu)建經(jīng)驗優(yōu)先。
崗位職責(zé)：
視覺方向：
1、負(fù)責(zé)視頻類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清洗與處理任務(wù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；
2、數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，如數(shù)據(jù)清洗，標(biāo)簽制作等；
3、設(shè)計CV類算法模型實驗方案，驗證算法性能；
4、具體算法的研發(fā)工作，進(jìn)行算法設(shè)計、實驗驗證和性能優(yōu)化。
預(yù)測方向：
1、負(fù)責(zé)一維基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清洗與處理任務(wù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；
2、負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)缺失值、劃分?jǐn)?shù)據(jù)集并提取時序特征；
3、開發(fā)基于統(tǒng)計或機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，解決時間序列預(yù)測、分類預(yù)測、回歸預(yù)測等任務(wù),驗證算法性能與優(yōu)化；
4、負(fù)責(zé)模型部署與應(yīng)用調(diào)優(yōu)，確保項目落地應(yīng)用。
NLP/Agent方向：
1、設(shè)計算法開發(fā)：基于深度學(xué)習(xí)的NLP模型解決文本分類、情感分析、命名實體識別（NER）、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)等任務(wù)模型實驗方案，驗證算法性能與優(yōu)化；
2、通用Agent高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫搭建：建設(shè)通用高可用的通用與垂類Agent高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(類似通用Library)；
3、Agent運行引擎：探索下一代Agent運行引擎(推理規(guī)劃，記憶，感知，行動，數(shù)字人)，觸摸模型能力邊界；
4、Agent協(xié)同框架搭建：定義上下文協(xié)作標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，建設(shè)泛異構(gòu)智能之間(Human，Agent，SaaS，Enviorement)協(xié)同框架；