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崗位職責(zé)： 1. 研究和理解最新的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模型結(jié)構(gòu)； 2. 設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)大模型的算法，并進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)試； 3. 使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證； 4. 分析和解決模型訓(xùn)練過(guò)程中的問(wèn)題，改進(jìn)和優(yōu)化模型性能； 5. 跟蹤和應(yīng)用最新的研究成果，提高模型的準(zhǔn)確性和效率； 任職要求： 1. 具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)和良好的數(shù)學(xué)建模能力，包括線性代數(shù)、概率論和優(yōu)化算法等，博士學(xué)歷優(yōu)先； 2. 熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架和工具，熟悉Pytorch、TensorFlow、PaddlePaddle、MXnet等至少一種深度學(xué)習(xí)框架，熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境； 3. 熟悉常見(jiàn)的大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等； 4. 精通編程和算法，至少掌握Python、Java、C++等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言中的一種； 5. 熟悉常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，如梯度下降、反向傳播等； 6. 熟悉分布式計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)，入Hadoop、Spark、Kubernetes等 7. 有模型剪枝、蒸餾、量化、NAS等小型化技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 8. 具備完整大模型產(chǎn)品項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。