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1、設(shè)計(jì)、開發(fā)和維護(hù)基于PyTorch等常見框架的深度學(xué)習(xí)模型，解決模型訓(xùn)練、量化、部署和訓(xùn)練、推理加速工程化。 2、負(fù)責(zé)根據(jù)技術(shù)文檔，實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化算法模型。 3、進(jìn)行模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和性能優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性、魯棒性和可擴(kuò)展性。 4、設(shè)計(jì)和開發(fā)高效的算法，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。 5、協(xié)助團(tuán)隊(duì)成員解決深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)過程中的技術(shù)問題，提供技術(shù)支持和指導(dǎo)。

1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)，3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。 2、熟練掌握Python編程語言和PyTorch、TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。 3、熟悉常見的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)終結(jié)構(gòu)和算法，如CNN、RNN、Transformer等。 4、了解計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理或其他AI領(lǐng)域的應(yīng)用和算法。 5、有扎實(shí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，理解深度學(xué)習(xí)算法的原理。 6、有良好的自我學(xué)習(xí)能力，及自驅(qū)力。細(xì)致，耐心。具備良好的問題解決能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。 7、擁有GPU并行計(jì)算處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。