日日噜夜夜草|一级黄色录像高清版|调教白富美加勒比久久|亚洲欧洲精品婷婷|日韩综合无码色色|日韩精品一区妖精视频|亚洲无码中文字幕hd|99亚洲思思丝袜|手机看片国产精品大胆亚洲|成人无码视频一区二区在线播放

崗位職責 多模態(tài)特征提取模型開發(fā)：負責開發(fā)多模態(tài)特征提取模型，涵蓋文本（BERT）、圖像（CLIP）、音頻（Whisper）等領域，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)特征提取與表示。 RAG 檢索算法優(yōu)化：優(yōu)化 RAG 檢索算法，提升行業(yè)專家?guī)斓臏蚀_性與響應速度，確保檢索結果的高質量。 模型蒸餾與量化方案設計：設計模型蒸餾與量化方案，支持邊緣端輕量化部署，降低模型推理成本。 大模型微調工作參與：參與大模型微調工作，運用 LoRA、QLoRA 等技術提升模型性能，適應特定行業(yè)需求。 算法模型集成與系統(tǒng)協(xié)作：與后端團隊緊密合作，將算法模型集成到系統(tǒng)中，實現(xiàn)端到端的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和應用。 核心技能要求 深度學習框架精通：精通 PyTorch 框架，具備豐富的深度學習項目經驗，能夠熟練運用 PyTorch 進行模型構建、訓練與優(yōu)化。 多模態(tài)融合技術熟悉：熟悉多模態(tài)融合技術，如 ViLBERT 等，能夠進行高效的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和融合。 模型優(yōu)化方法掌握：掌握知識蒸餾（DistilBERT）、模型量化（QAT）方法，聯(lián)邦學習架構，具備實際項目經驗。 RAG 技術棧熟練：熟悉 RAG 技術棧，如 LangChain、LlamaIndex，具備大模型微調經驗。 數(shù)據(jù)庫使用與管理能力：精通各類數(shù)據(jù)庫的使用和管理，包括關系型數(shù)據(jù)庫（如 MySQL、PostgreSQL）、非關系型數(shù)據(jù)庫（如 MongoDB）、內存數(shù)據(jù)庫（如 Redis）以及圖數(shù)據(jù)庫（如 Neo4j）。 工具鏈 訓練框架：PyTorch Lightning、Hugging Face。 實驗管理：MLflow、Weights & Biases。 數(shù)據(jù)庫工具：MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Neo4j。 其他工具：Git、Docker、Jupyter Notebook。