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崗位職責(zé)： 1、參與部門AI能力建設(shè)，包括：數(shù)據(jù)平臺、訓(xùn)練平臺、文本分類、文本生成、命名實體識別、關(guān)系抽取、LLM、Prompt工程、視覺目標(biāo)檢測/實例分割/圖像識別等方向的能力引入和支撐工作； 2、參與大模型大規(guī)模分布式訓(xùn)練的方案設(shè)計、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)工作； 3、參與客戶需求分析和對接，根據(jù)客戶需求完成AI能力的整體解決方案設(shè)計、研發(fā)和落地； 4、參與應(yīng)用系統(tǒng)的AI能力數(shù)據(jù)分析工作，評估算法效果并進行持續(xù)優(yōu)化改進。 技能要求： 1、熟悉常見深度學(xué)習(xí)算法和理論，熟練掌握至少一種常見的深度學(xué)習(xí)框架(Pytorch、TensorFlow、paddle等); 2、在智能語音、計算機視覺、自然語言處理等相關(guān)方向有較豐富的實際系統(tǒng)研究和開發(fā)經(jīng)驗； 3、擅長將算法實際應(yīng)用的表現(xiàn)抽象出研究問題，并具有一定分析和解決實際問題的能力； 4、熟悉常用的圖像處理工具，例如OpenCV等。 5、熟悉圖卷積挖據(jù)算法、知識蒸餾算法、模型剪枝算法等算法，熟練各類任務(wù)工程落地包括實體識別、文本糾錯、文檔理解、關(guān)系抽取、文本摘要、句子相似度計算、基于封閉領(lǐng)域機器人、意圖識別、基于任務(wù)型智能對話系統(tǒng)、知識圖譜搭建流程，熟悉Hugging Face框架的應(yīng)用，模型快速選型落地。 6.熟悉常用圖像識別相關(guān)算法，包括efficientnet、swintransformer、YOLO系列等，熟練各類圖像任務(wù)工程落地包括目標(biāo)檢測，ocr圖卷積算法，對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，行人重識別算法，人體關(guān)鍵點檢測算法、人臉細粒度識別算法，圖像語義分割算法等。 7.熟悉docker、Kubernetes容器編排，能根據(jù)GPU合理設(shè)計資源調(diào)度，顯存資源分配，AI部署落地框架等。 8.代碼工程能力強，熟練掌握python語言。