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1、算法開發(fā) ：設(shè)計和實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他AI算法，以解決特定業(yè)務(wù)問題； 2、數(shù)據(jù)處理 ：收集、處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，為模型訓(xùn)練和評估提供支持； 3、模型訓(xùn)練和評估 ：訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，評估其性能，并進行模型優(yōu)化； 4、技術(shù)實現(xiàn) ：將AI模型和算法集成到現(xiàn)有的產(chǎn)品和系統(tǒng)中，確保其高效運行； 5、研究和創(chuàng)新 ：跟蹤AI領(lǐng)域的最新研究和技術(shù)進展，并將其應(yīng)用于實際項目中； 6、協(xié)作 ：與跨職能團隊合作，包括軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理，確保AI項目的成功實施； 7、文檔編寫 ：撰寫技術(shù)文檔和報告，記錄開發(fā)過程和結(jié)果。 崗位要求： 1、教育背景：本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域； 2、工作經(jīng)驗 ：至少3～5年以上大模型相關(guān)開發(fā)經(jīng)驗，如RAG-flow、HuggingGPT、LLaMA等開源項目經(jīng)驗者優(yōu)先； 3、技術(shù)技能 ：精通Python、R或其他相關(guān)編程語言。熟悉常見的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等。熟悉數(shù)據(jù)處理和分析工具，如Pandas、NumPy等； 4、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ) ：扎實的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，了解線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計學(xué)。