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1負(fù)責(zé)AI算法在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的研發(fā)優(yōu)化與落地包括但不限于大語言模型LLM計(jì)算機(jī)視覺CV數(shù)據(jù)挖掘等方向
2針對業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)算法解決完成數(shù)據(jù)清洗特征工程模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)并輸出可復(fù)用的算法模塊
3有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神推動(dòng)算法模型在線上系統(tǒng)的部署與性能優(yōu)化持續(xù)提升業(yè)務(wù)指標(biāo)如準(zhǔn)確率響應(yīng)速度等
4跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界前沿算法進(jìn)展如強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型等結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行技術(shù)選型與創(chuàng)新
5撰寫技術(shù)文檔沉淀方法論推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升
1教育背景計(jì)算機(jī)科學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)電子工程等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
2技術(shù)能力 Python/C++等至少一門編程語言熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架如TensorFlow/PyTorch具備獨(dú)立完成模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的能力熟悉模型部署工具如Docker/Kubernetes者優(yōu)先
3項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 有實(shí)際算法項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)熟悉完整算法開發(fā)流程從數(shù)據(jù)到部署在以下至少兩個(gè)領(lǐng)域有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)CVLLM

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