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崗位職責(zé)： 1、完善基于LibTorch的深度學(xué)習(xí)框架，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)層定義、模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)流程，提升框架的易用性與擴(kuò)展性。 2、完善現(xiàn)有的多種自定義訓(xùn)練參數(shù)（如epoch、優(yōu)化器、損失函數(shù)等），設(shè)計(jì)靈活的API接口，降低用戶使用門檻。 3、完善現(xiàn)有的遷移學(xué)習(xí)功能，支持加載預(yù)訓(xùn)練模型、模型微調(diào)及跨任務(wù)訓(xùn)練。 4、針對(duì)現(xiàn)有的CPU框架進(jìn)行拓展，完善GPU加速版本，實(shí)現(xiàn)CPU/GPU的高效運(yùn)行。 5、編寫清晰的技術(shù)文檔，包括但不限于設(shè)計(jì)文檔、API參考手冊(cè)、用戶使用指南等。 任職要求： 1、熟練掌握C++編程語言，熟悉多線程編程、內(nèi)存管理等，具備扎實(shí)的工程實(shí)踐能力； 2、具備大型C++項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉CMake、Git等工具鏈。 3、深入理解深度學(xué)習(xí)原理，熟悉常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（CNN、RNN、Transformer等）及訓(xùn)練流程； 4、熟練掌握LibTorch或PyTorch Python端開發(fā)，有自定義網(wǎng)絡(luò)層、優(yōu)化器或損失函數(shù)的實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)； 5、有深度學(xué)習(xí)框架的二次開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。