崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化,覆蓋自動(dòng)化物流設(shè)備控制場(chǎng)景;
2、開發(fā)面向復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境決策模型,如智能物流調(diào)度系統(tǒng),推動(dòng)算法在仿真與實(shí)際場(chǎng)景的落地;
3、主導(dǎo)模型壓縮、量化、加速優(yōu)化,提升推理效率與硬件適配;
4、搭建大規(guī)模分布式訓(xùn)練框架,優(yōu)化模型泛化能力與收斂速度;
5、跟蹤主流大模型前沿技術(shù)動(dòng)態(tài),研究大模型、小樣本學(xué)習(xí)等,推動(dòng)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化;
6、參與AI在物流調(diào)度領(lǐng)域的算法創(chuàng)新;
核心職責(zé):
▌ 智能設(shè)備控制:開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)化物流設(shè)備控制算法
▌ 動(dòng)態(tài)決策系統(tǒng):構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境下的智能調(diào)度模型(日均決策量級(jí):百萬級(jí))
▌ 工程效能優(yōu)化:主導(dǎo)模型壓縮與加速技術(shù),實(shí)現(xiàn)推理速度提升50%+
▌ 前沿技術(shù)落地:探索大模型在物流場(chǎng)景的應(yīng)用,推動(dòng)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)轉(zhuǎn)化
任職要求:
? 碩士以上學(xué)歷(計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/自動(dòng)化相關(guān)專業(yè)),建議博士。
? 2年以上深度學(xué)習(xí)全鏈路項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),至少1個(gè)完整AI產(chǎn)品落地案例
? 技術(shù)棧:Python/C++,TensorFlow/PyTorch,熟悉ONNX/MNN等部署框架
優(yōu)先條件:
有強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)(機(jī)器人控制/策略優(yōu)化項(xiàng)目)
熟悉多智能體協(xié)同調(diào)度算法
發(fā)表過ICML/NeurIPS等頂會(huì)論文者優(yōu)先