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技術要求
1，精通Python編程語言，熟悉Linux環(huán)境
2，熟悉結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)預處理工作
3，熟悉SVM、決策樹、隨機森林、KNN、Scikit-Learn、Xgboost等主流機器學習框架的使用，具備
機器學習處理結構化數(shù)據(jù)的能力
4，熟悉TensorFlow、PyTorch,或PaddlePaddle/MindSpore等主流深度學習框架，以及計算機視覺和自然語言處理技術
5，熟悉MLP、CNN、RNN、LST、Transformer、BERT、GPT等典型深度學習模型的原理和局限
性
6, 熟悉基于大模型進行Prompt、RAG、Agent開發(fā)，并具備相關經(jīng)驗
7，了解國產(chǎn)化GPU芯片
8，有獨立分析解決問題的能力，良好的文檔編寫能力和溝通能力