一、崗位職責(zé)1. 算法研發(fā)與優(yōu)化 - 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法的設(shè)計、實(shí)現(xiàn)與調(diào)優(yōu)，涵蓋多模態(tài)技術(shù)、計算機(jī)視覺（CV）、時序預(yù)測等領(lǐng)域。 - 針對業(yè)務(wù)需求，設(shè)計高效、可擴(kuò)展的算法模型，提升模型性能及業(yè)務(wù)指標(biāo)。探索AI模型在工程自動化、文本生成、圖像理解辨識等領(lǐng)域的應(yīng)用。2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動建模 - 參與數(shù)據(jù)清洗、特征工程及大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建，挖掘數(shù)據(jù)價值，優(yōu)化模型輸入。 - 針對業(yè)務(wù)場景，設(shè)計數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等解決方案。3. 模型部署與落地 - 推動算法模型從實(shí)驗(yàn)環(huán)境到生產(chǎn)環(huán)境的工程化落地，優(yōu)化模型推理效率。 - 與工程團(tuán)隊協(xié)作，確保算法服務(wù)的高可用性、低延遲及可維護(hù)性。4. 技術(shù)研究與創(chuàng)新 - 跟蹤AI領(lǐng)域前沿技術(shù)，探索其在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用潛力。 - 參與技術(shù)方案設(shè)計評審，輸出專利、論文或技術(shù)文檔。5. 跨團(tuán)隊協(xié)作 - 與產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、運(yùn)維團(tuán)隊緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，提供技術(shù)解決方案。二、任職要求1. 教育背景 - 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷。2. 技術(shù)能力 - 熟練掌握Python/C++/Java等編程語言，熟悉PyTorch/TensorFlow/Keras等深度學(xué)習(xí)框架。 - 扎實(shí)的算法基礎(chǔ)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法及優(yōu)化理論。 - 在NLP、CV、推薦系統(tǒng)、多模態(tài)等至少一個領(lǐng)域有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 - 熟悉分布式訓(xùn)練、模型部署工具者優(yōu)先。3. 項目經(jīng)驗(yàn) - 具有實(shí)際AI項目落地經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成從算法設(shè)計到部署的全流程開發(fā)。 - 熟悉大數(shù)據(jù)處理工具及云計算平臺者優(yōu)先。4. 其他技能 - 邏輯清晰，具備優(yōu)秀的分析及解決問題能力。 - 良好的溝通能力和團(tuán)隊協(xié)作精神，對技術(shù)有熱情，能承受一定壓力。5. 加分項 - 在知名會議發(fā)表論文，或知名AI競賽中取得優(yōu)異成績。 - 熟悉大模型的微調(diào)、部署及優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。 - 開源社區(qū)貢獻(xiàn)者或有個人技術(shù)博客/GitHub項目。

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