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1.模型訓練與調(diào)優(yōu)-基于Tensorflow、PyTorch等框架完成模型訓練，優(yōu)化超參數(shù)，實現(xiàn)模型的高效收斂。探索模型壓縮、量化、蒸餾等技術，提升模型在端側或邊緣設備的部署效率；

2.數(shù)據(jù)建模與處理-分析海量數(shù)據(jù)，構建高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)集，設計特征工程與數(shù)據(jù)增強方案。解決數(shù)據(jù)稀疏性、噪聲、不平衡等問題，提升模型泛化能力； 3.工程化落地-與開發(fā)團隊協(xié)作，將算法模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，確保高可用性和可擴展性。監(jiān)控線上模型表現(xiàn)，迭代優(yōu)化算法并解決實際業(yè)務問題(如延遲、資源消耗等)；

4.前沿技術探索-跟蹤A!領域最新技術動態(tài)(如大語言模型、多模態(tài)學習、強化學習)，結合業(yè)務進行技術預研與創(chuàng)新。

【任職要求】：

1.教育背景-計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、電子工程等相關專業(yè)，本科及以上學歷；

2.技術能力-熟練掌握Python/C++/ava等至少一門編程語言，熟悉常用數(shù)據(jù)結構和算法;深入理解機器學習/深度學習原理，具備獨立實現(xiàn)算法的能力;熟練使用TensorFlow、PyTorch、Keras等框架，熟悉分布式訓練與模型部署工具;熟悉NLP/CV/推薦系統(tǒng)等至少一個領域，具備相關項目經(jīng)驗(如目標檢測、語義分割、文本生成等)；

3.數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗-熟練使用SQL、Spark、Hadoop等工具處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，掌握Pandas/Numpy等數(shù)據(jù)分析庫；

4.軟技能-邏輯清晰，具備優(yōu)秀的分析問題和解決問題能力;良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能快速理解業(yè)務需求并推動技術落地； 5.優(yōu)先條件(加分項)-在頂級會議/期刊發(fā)表過論文，或參與過知名開源項目貢獻;熟悉大模型的微調(diào)、部署及優(yōu)化經(jīng)驗，有云計算或容器化開發(fā)經(jīng)驗；

6.工作經(jīng)驗-3年以上經(jīng)驗，主導過大型AI項目，具備技術方案設計與團隊管理能力。