職位描述

一、崗位概述

我們正在尋找熱愛(ài)教學(xué)、具備扎實(shí)技術(shù)功底的人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)講師，負(fù)責(zé)講授機(jī)

器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理或 AI Agent 智能體等方向的系統(tǒng)

化課程。候選人需具備良好的表達(dá)能力與課程設(shè)計(jì)能力，能夠?qū)?fù)雜理論轉(zhuǎn)化為易

于理解的教學(xué)內(nèi)容，助力學(xué)員實(shí)現(xiàn)從入門到實(shí)戰(zhàn)的能力躍遷。

二、基本任職要求（所有方向通用）

學(xué)歷背景：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；

編程能力：

精通 Python 編程語(yǔ)言，熟練掌握面向?qū)ο缶幊?、函?shù)式編程及常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；

熟練使用 Pandas、NumPy 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理，具備真實(shí)項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)清洗、特征提取經(jīng)驗(yàn)；

三、專項(xiàng)方向要求（滿足以下任一方向）

方向一：機(jī)器學(xué)習(xí)方向

熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與應(yīng)用場(chǎng)景，包括但不限于：

-線性回歸、邏輯回歸 - 決策樹(shù)、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、LightGBM - SVM、樸素貝葉斯、K-Means、層次聚類、密度聚類

-精通 Scikit-learn 庫(kù)的使用，能帶領(lǐng)學(xué)生完成端到端建模流程；

-掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、編碼）、特征工程、交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵技能；

方向二：深度學(xué)習(xí)方向

- 深入理解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP 反向傳播機(jī)制、激活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化器；

- 精通 PyTorch 框架，能熟練進(jìn)行張量操作、自動(dòng)微分、模型定義與訓(xùn)練；

- 熟悉 TensorFlow 基本架構(gòu)與 Keras 高層 API，了解 .h5 與 tf-lite 模型保存與部

署；

方向三：計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向

- 熟練使用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理，包括灰度化、濾波、邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)操作；

- 深入理解 YOLO 系列算法（尤其是 YOLOv8）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練推理流程；

- 掌握多目標(biāo)跟蹤核心技術(shù)模塊：

- SORT / DeepSORT 算法原理 - 匈牙利匹配算法與卡爾曼濾波器協(xié)同工作原理

- 具備實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，如車流量統(tǒng)計(jì)、行人跟蹤、視頻分析等；

- 熟悉相機(jī)成像原理與張正友標(biāo)定法，能在項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)相機(jī)畸變校正與空間映射。

方向四：自然語(yǔ)言處理方向

- 熟悉中文文本預(yù)處理流程：分詞、去停用詞、詞干提取、TF-IDF、Word2Vec、Sentence-BERT；

- 掌握 RNN 及其變體（LSTM/GRU）在文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、人名分類等任務(wù)中的應(yīng)用；

- 深入理解 Attention 機(jī)制與 Transformer 架構(gòu)（Encoder-Decoder 結(jié)構(gòu)、Multi-Head Attention）；

- 能夠復(fù)現(xiàn) Seq2Seq 英譯法翻譯模型；

- 熟悉 BERT 及其衍生模型（RoBERTa、ALBERT、ChatGLM）的基本原理與 Fine-tuning 方法；

- 掌握 HuggingFace Transformers 庫(kù)的使用，能加載預(yù)訓(xùn)練模型并進(jìn)行下游任務(wù)微

調(diào)。

方向五：AI Agent 智能體方向

- 熟悉主流 AI Agent 工具平臺(tái)，如影刀 RPA、飛書(shū)智能表格、阿里云短視頻生成插

件等；

- 掌握 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構(gòu)原理與實(shí)現(xiàn)方式；

- 精通 LangChain 框架，能構(gòu)建鏈?zhǔn)秸{(diào)用、代理決策、記憶管理等功能模塊；

- 具備本地部署大語(yǔ)言模型（LLM）的能力，熟悉 Llama.cpp、Ollama、ChatGLM3、Qwen 等開(kāi)源模型的運(yùn)行與調(diào)優(yōu)；


教學(xué)素養(yǎng)：

具備授課經(jīng)驗(yàn)（線上/線下），邏輯清晰，語(yǔ)言表達(dá)能力強(qiáng)；

能獨(dú)立完成課件制作、案例設(shè)計(jì)與實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)；

有責(zé)任心，善于引導(dǎo)學(xué)生思考，關(guān)注學(xué)習(xí)效果；