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1、本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先考慮。
2、熟悉大模型訓(xùn)練流程以及強化學(xué)習(xí)（RL）算法原理與應(yīng)用，擁有機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、推薦算法等相關(guān)領(lǐng)域的實際項目經(jīng)驗，能夠獨立承擔(dān)并高效完成項目中的算法設(shè)計與實現(xiàn)任務(wù)。
3、精通至少一種以下編程語言：R、Python、Java、Scala，具備扎實的編程功底和良好的代碼規(guī)范。同時，熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，能夠熟練運用 Linux 命令進行項目開發(fā)與調(diào)試。
4、熟悉 Hive、Spark 等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠運用這些技術(shù)高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。有機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等系統(tǒng)的搭建與實施經(jīng)驗，能夠獨立完成系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計、開發(fā)與部署工作。
5、對大型語言模型、檢索增強生成（RAG）和人工智能生成內(nèi)容（AIGC）有深入理解，具備相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
6、熟練掌握至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，能夠利用框架快速搭建、訓(xùn)練和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型。具備使用框架進行模型調(diào)優(yōu)、超參數(shù)調(diào)整的實際經(jīng)驗，能通過實驗和分析不斷提升模型性能，有效解決模型過擬合、欠擬合等問題。
7、擁有將人工智能模型部署到實際生產(chǎn)環(huán)境的經(jīng)驗，熟悉模型部署的常見平臺和工具，如 Docker、Kubernetes 等。能夠根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求對模型進行性能優(yōu)化，包括但不限于模型壓縮、量化等操作，確保模型在資源受限的環(huán)境下也能高效運行，滿足業(yè)務(wù)對實時性和準確性的要求。