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崗位職責(zé) 1、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型，以解決制造業(yè)中的實(shí)際問題，如缺陷檢測、質(zhì)量預(yù)測、設(shè)備故障診斷等； 2、負(fù)責(zé)收集、整理和清洗制造業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)等，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為模型訓(xùn)練提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)； 3、參與制造業(yè) AI 項(xiàng)目的全生命周期，包括需求分析、方案設(shè)計(jì)、模型開發(fā)、測試驗(yàn)證、上線部署和維護(hù)優(yōu)化等環(huán)節(jié)，確保項(xiàng)目按時(shí)、高質(zhì)量交付； 4、與跨部門團(tuán)隊(duì)（如產(chǎn)品、工程、運(yùn)維等）緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，提供技術(shù)解決方案，推動(dòng) AI 技術(shù)在制造業(yè)中的落地應(yīng)用； 5、負(fù)責(zé)編寫詳細(xì)的技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計(jì)文檔、模型訓(xùn)練報(bào)告、項(xiàng)目實(shí)施總結(jié)等，保證技術(shù)知識的有效傳承和團(tuán)隊(duì)協(xié)作的順暢進(jìn)行。 任職要求： 1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，具有 3 - 5 年算法開發(fā)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成模型的設(shè) 計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化工作； 2、精通 Python 開發(fā)語言，熟悉常用的Python 開發(fā)框架和庫，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit - learn 等，具備良好的代碼編寫規(guī)范和調(diào)試能力； 3、深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理和算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU）等，能夠熟練運(yùn)用這些算法進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練； 4、熟悉各類主流大模型的架構(gòu)和原理，如GPT、BERT、T5 等，有過使用大模型進(jìn)行自然語言處理、圖像識別、智能決策等相關(guān)領(lǐng)域的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具 備對大模型進(jìn)行微調(diào)、優(yōu)化和部署的能力； 5、熟練掌握數(shù)據(jù)處理和分析工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、特征工程和數(shù)據(jù)分析可視化； 6、熟悉至少一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如 MySQL、Oracle）和一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如 MongoDB）的基本操作，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、查詢和管理。