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職位要求： 1. 精通 Python， 尤其是 NumPy、 Pandas、 Scikit-learn、 PyTorch或TensorFlow等機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫; 2. 具備良好的數(shù)據(jù)處理能力， 能夠熟練進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程和數(shù)據(jù)可視化; 3. 熟練使用常用的機器學(xué)習(xí)（LightGBM、Xgboost、RandomForest、SVM、LR），能獨立完成算法開發(fā)與優(yōu)化任務(wù); 4. 熟悉常用的深度學(xué)習(xí)模型（cnn、lstm、word2vec、transformer、bert）的原理和實現(xiàn)過程; 5. 對新技術(shù)保持好奇心和學(xué)習(xí)熱情， 有能力快速適應(yīng)和掌握新工具和方法; 6. 有責(zé)任心、工作積極，有良好的溝通和團隊協(xié)作能力; 工作職責(zé) 1. 運用機器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘相關(guān)信息，分析關(guān)鍵因素、模型開發(fā)、模型優(yōu)化、算法評估等工作; 2. 負(fù)責(zé)決策相關(guān)模型的設(shè)計、開發(fā)與上線效果分析等; 3. 負(fù)責(zé)對模型相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、特征工程、數(shù)據(jù)建模等，以提準(zhǔn)確性與效率; 4. 部署機器學(xué)習(xí)模型到生產(chǎn)環(huán)境中，確保能夠穩(wěn)定運行; 5. 跟進(jìn)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的業(yè)界發(fā)展，并合理運用到實際業(yè)務(wù)場景中; 加分項 對自然語言處理、計算機視覺、知識圖譜、強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的大模型有一定的了解與實踐，具備獨立設(shè)計和研發(fā)能力。