技能要求:
1. 學(xué)歷:本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué),人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)
2. 精通 Python 編程語(yǔ)言,熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架,如 TensorFlow 或PyTorch,能夠高效實(shí)現(xiàn)各類模型。?
3. 深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法原理,包括但不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)等,并有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。?
4. 熟悉 Nvidia Jetson 平臺(tái),了解其硬件架構(gòu)與性能特點(diǎn),掌握 CUDA 編程者優(yōu)先。?
5. 有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與創(chuàng)新精神,能夠快速掌握新技術(shù)并應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。
崗位內(nèi)容:
- 使用Nvidia的大模型(如Isaac Perceptor中的SyntheticaDETR)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型優(yōu)化。?
- 深度挖掘 Nvidia 硬件和軟件平臺(tái)潛力,運(yùn)用 CUDA 等技術(shù)加速模型訓(xùn)練與推理過程,提升模型效率與性能。?
- 對(duì)大量行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,篩選有效數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練,不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。?
- 緊密跟蹤 AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿技術(shù),將新技術(shù)、新方法引入團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目中,推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)創(chuàng)新。?
- 與控制開發(fā)人員協(xié)同工作,確保 AI 算法與現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)縫集成,實(shí)現(xiàn)整體系統(tǒng)的高效運(yùn)行。