職位描述
多模態(tài)算法深度學(xué)習(xí)大模型算法GPTXLNetRoBERTaTransformerResNetLSTMALIGNBLIPVLMo機(jī)器視覺自然語言處理知識圖譜PyTorchTensorFlowOpenCVPythonJavaC#人工智能計(jì)算機(jī)軟件互聯(lián)網(wǎng)
職位概要:
選型AI大模型、落地AI大模型商業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，對招投標(biāo)大數(shù)據(jù)抽取、匹配、商業(yè)化應(yīng)用，持續(xù)提升數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性。崗位職責(zé):
1、微調(diào)或私有化訓(xùn)練通用大模型，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)方案，并設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性驗(yàn)證方法，并保障設(shè)計(jì)方案與過程結(jié)果的一致性；
2、運(yùn)用大模型結(jié)合自研算法，將各格式文檔（包括但不限于Word、Pdf、Excel、Html）的文字、表格、壓縮文件進(jìn)行解析，對文檔中關(guān)鍵表格、關(guān)鍵文字段落進(jìn)行識別和抽取；
3、積極研究數(shù)據(jù)的應(yīng)用，協(xié)助產(chǎn)品、研發(fā)、測試完成數(shù)據(jù)到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，并驗(yàn)收上線數(shù)據(jù)效果，對數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性負(fù)責(zé)；1、微調(diào)或私有化訓(xùn)練通用大模型，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)方案，并設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性驗(yàn)證方法，并保障設(shè)計(jì)方案與過程結(jié)果的一致性；
2、運(yùn)用大模型結(jié)合自研算法，將各格式文檔（包括但不限于Word、Pdf、Excel、Html）的文字、表格、壓縮文件進(jìn)行解析，對文檔中關(guān)鍵表格、關(guān)鍵文字段落進(jìn)行識別和抽取；
任職資格:
教育背景:
◆ 大專以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
經(jīng) 驗(yàn):
◆ 1年以上算法實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)（研究生可放寬）；
◆ Prompt工程或預(yù)訓(xùn)練過1款大模型（chatGPT、Gemini、Claude、Llama、GLM-4、kimi、文心、通義等）；
技能要求:
◆ 了解LLM基本原理，對NLP方向知識有全面理解；
◆ 精通Python，具備很強(qiáng)算法落地能力；
◆ 擁有較強(qiáng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)思維；
◆ 經(jīng)常學(xué)習(xí)和研究最新算法論文及成果的習(xí)慣，并能將匹配的算法成果場景化改造用于實(shí)際工作，幫助產(chǎn)品獲得持續(xù)的競爭力；
教育背景:
◆ 大專以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
經(jīng) 驗(yàn):
◆ 1年以上算法實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)（研究生可放寬）；
◆ Prompt工程或預(yù)訓(xùn)練過1款大模型（chatGPT、Gemini、Claude、Llama、GLM-4、kimi、文心、通義等）；
技能要求:
◆ 了解LLM基本原理，對NLP方向知識有全面理解；
◆ 精通Python，具備很強(qiáng)算法落地能力；
◆ 擁有較強(qiáng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)思維；
◆ 經(jīng)常學(xué)習(xí)和研究最新算法論文及成果的習(xí)慣，并能將匹配的算法成果場景化改造用于實(shí)際工作，幫助產(chǎn)品獲得持續(xù)的競爭力；
態(tài) 度:
工作地點(diǎn)
南京浦口區(qū)星火E方1棟1213
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