職位描述
深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)PyTorchTensorFlow遷移學(xué)習(xí)PythonSCIKIT-LEARN自監(jiān)督學(xué)習(xí)小樣本學(xué)習(xí)電子/半導(dǎo)體/集成電路
崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)面向近紅外光譜數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法的研發(fā)、優(yōu)化與落地。
2. 負(fù)責(zé)光譜數(shù)據(jù)的清洗、預(yù)處理、特征工程，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集以支撐模型訓(xùn)練與評(píng)估。
3. 負(fù)責(zé)多模態(tài)融合、遷移學(xué)習(xí)及自監(jiān)督/小樣本學(xué)習(xí)等算法的研發(fā)與應(yīng)用。
4. 維護(hù)模型，監(jiān)控模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能，并根據(jù)反饋持續(xù)迭代優(yōu)化算法策略。
5. 與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)及硬件團(tuán)隊(duì)緊密合作，深入理解近紅外光譜分析的應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)并交付高效的算法解決方案。
6. 撰寫算法設(shè)計(jì)、模型驗(yàn)證和API接口等技術(shù)文檔，推動(dòng)算法模型的工程化部署與業(yè)務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)化。
任職要求：
1. 學(xué)歷要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等相關(guān)理工科專業(yè)，本科及以上學(xué)歷。
2. 編程能力：扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟練掌握 Python，并精通至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch, TensorFlow）及機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（Scikit-learn）。
3. 算法基礎(chǔ)：深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘的核心算法原理。
4. 熟悉遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)或多模態(tài)融合，并有相關(guān)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5. 熟悉近紅外光譜分析、信號(hào)處理相關(guān)知識(shí)，有光譜數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 具備優(yōu)秀的邏輯思維、數(shù)據(jù)敏感度和解決問題的能力，以及良好的團(tuán)隊(duì)溝通與協(xié)作能力。
1. 負(fù)責(zé)面向近紅外光譜數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法的研發(fā)、優(yōu)化與落地。
2. 負(fù)責(zé)光譜數(shù)據(jù)的清洗、預(yù)處理、特征工程，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集以支撐模型訓(xùn)練與評(píng)估。
3. 負(fù)責(zé)多模態(tài)融合、遷移學(xué)習(xí)及自監(jiān)督/小樣本學(xué)習(xí)等算法的研發(fā)與應(yīng)用。
4. 維護(hù)模型，監(jiān)控模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能，并根據(jù)反饋持續(xù)迭代優(yōu)化算法策略。
5. 與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)及硬件團(tuán)隊(duì)緊密合作，深入理解近紅外光譜分析的應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)并交付高效的算法解決方案。
6. 撰寫算法設(shè)計(jì)、模型驗(yàn)證和API接口等技術(shù)文檔，推動(dòng)算法模型的工程化部署與業(yè)務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)化。
任職要求：
1. 學(xué)歷要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等相關(guān)理工科專業(yè)，本科及以上學(xué)歷。
2. 編程能力：扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟練掌握 Python，并精通至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch, TensorFlow）及機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（Scikit-learn）。
3. 算法基礎(chǔ)：深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘的核心算法原理。
4. 熟悉遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)或多模態(tài)融合，并有相關(guān)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5. 熟悉近紅外光譜分析、信號(hào)處理相關(guān)知識(shí)，有光譜數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 具備優(yōu)秀的邏輯思維、數(shù)據(jù)敏感度和解決問題的能力，以及良好的團(tuán)隊(duì)溝通與協(xié)作能力。
工作地點(diǎn)
上海浦東新區(qū)科海大樓
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職位發(fā)布者
石海云/HR
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上海光引領(lǐng)芯科技發(fā)展有限公司1.公司簡(jiǎn)介光引科技(Glitterin Tech Limited)由劍橋大學(xué)科學(xué)家創(chuàng)立，專注于為全球客戶提供先進(jìn)的光電集成芯片及解決方案，包括光譜分析探測(cè)、固態(tài)光交換、AI光加速算法和智慧感知方案，支撐科技類用戶高效研發(fā)，為行業(yè)賦能。光引科技包括徐州、上海和英國(guó)劍橋三個(gè)分部，其中徐州負(fù)責(zé)封測(cè)開發(fā)、光譜實(shí)驗(yàn)及日常運(yùn)營(yíng)，上海負(fù)責(zé)光芯片及算法開發(fā)，英國(guó)劍橋負(fù)責(zé)前沿光芯片技術(shù)研究。光引科技的發(fā)展模式為光電集成芯片“Fabless”無(wú)晶圓廠模式，聚焦芯片設(shè)計(jì)、封測(cè)及算法開發(fā)，與國(guó)內(nèi)外硅光芯片主流代工廠深度合作。2.團(tuán)隊(duì)成員光引科技團(tuán)隊(duì)來(lái)自國(guó)際頂尖院校和業(yè)界領(lǐng)先的科技公司，具有國(guó)際一流的技術(shù)研發(fā)能力和量產(chǎn)工程化開發(fā)能力。團(tuán)隊(duì)包括芯片研發(fā)、傳感算法、量產(chǎn)封測(cè)、行政管理幾個(gè)部分，其中芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)成員為來(lái)自劍橋大學(xué)、中科院、上海交大等國(guó)內(nèi)外一流院校光電子博碩士，精通各類光芯片設(shè)計(jì)和工藝；傳感算法團(tuán)隊(duì)成員為來(lái)自國(guó)內(nèi)外著名院校博碩士和知名公司，精通面向應(yīng)用的近紅外光譜傳感與人工智能算法；量產(chǎn)封測(cè)團(tuán)隊(duì)成員為來(lái)自旭創(chuàng)、II-VI等主流光電子企業(yè)的資深工程師，精通光電芯片量產(chǎn)封測(cè)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)鏈資源；行政管理團(tuán)隊(duì)成員擁有十余年的金融財(cái)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)規(guī)模三十余名，“研發(fā)-管理”職能模塊配置合理。3.領(lǐng)先的研發(fā)成果光引科技以自主創(chuàng)新為核心，積累了大量創(chuàng)新型成果，擁有授權(quán)與在申請(qǐng)專利約30項(xiàng)，業(yè)界領(lǐng)先成果10余項(xiàng)。創(chuàng)新型的硅基單片光譜儀+AI定制化算法具有高精度、低成本、可量產(chǎn)、易于嵌入其他設(shè)備的優(yōu)勢(shì)。將為消費(fèi)電子、醫(yī)療診斷、環(huán)境&食品檢測(cè)提供更優(yōu)更經(jīng)濟(jì)的解決方案。
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