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任職要求： 1.985、211相關院校碩士畢業，有大模型算法工作經驗優先；計算機、電子工程、自動化、應用數學、信息處理等相關專業；經驗要求：5-10年及10年以上工作經驗。年齡要求：45歲以下 2. 具備數學與統計學基礎：扎實掌握概率論、數理統計、線性代數、最優化理論等知識，能理解和推導模型訓練中的公式與算法。 計算機科學知識：熟悉數據結構、算法、操作系統、計算機網絡等基礎知識 機器學習與深度學習知識：深入理解監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習范式，掌握常見機器學習和深度學習算法，如邏輯回歸、決策樹、卷積神經網絡等。 3.技術技能要求 編程語言：精通Python或C++等編程語言，能夠實現模型訓練的代碼邏輯，進行數據處理、模型構建、訓練和評估。 大數據處理框架：熟練掌握Hadoop、Spark等大數據處理框架，能夠處理和分析海量數據，進行數據清洗、轉換和加載。 熟悉主流深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等，能夠使用框架快速搭建、訓練和優化模型。掌握Tableau、PowerBI等數據可視化工具，能將模型訓練的結果以直觀的方式展示出來，幫助團隊成員和業務人員理解。 4.能力素質要求 問題解決能力：在模型訓練過程中，能夠快速定位和解決各種技術問題，如模型收斂困難、過擬合、梯度消失等。 創新能力：關注機器學習和深度學習領域的最新研究成果和技術趨勢，能夠將新的算法、架構或方法應用到實際項目中，不斷優化和創新模型。 溝通協作能力：與不同部門人員緊密合作，包括業務部門、開發團隊等，能夠理解業務需求，清晰地表達模型的原理和結果，共同推動項目進展。 5、項目經驗要求 相關項目經驗：有數據建模、模型訓練相關的項目經驗，熟悉模型訓練的整個流程，包括數據準備、模型選擇、超參數調整、模型評估和部署等環節。 具備人工智能業務知識和數據建模、模型訓練經驗者優先。 崗位職責： 1.算法研發與設計：研究和探索新的AI算法、模型架構，根據項目需求，設計和開發適合特定任務的AI算法； 2.數據處理與分析：收集、整理和標注數據，確保數據的質量和準確性，為模型訓練提供高質量的數據集。對數據進行分析，理解數據的特點和分布，運用數據增強技術等方法提升數據的多樣性和代表性； 3.模型訓練與優化：使用收集到的數據對AI模型進行訓練，調整模型的參數，優化模型的訓練過程，提高訓練效率，減少訓練時間和資源消耗； 4.模型評估與測試：設計和執行模型評估方案，使用評估指標對訓練好的模型進行評估，確保模型滿足業務需求，對模型進行測試，發現并解決模型在實際應用中出現的問題如過擬合、欠擬合等，對模型進行改進和優化。 5.撰寫相關技術開發文檔。