崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)模型(CNN/RNN/Transformer/GAN等)的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和優(yōu)化;
2、參與大規(guī)模數(shù)據(jù)集的預(yù)處理、特征工程和模型調(diào)優(yōu);
3、優(yōu)化模型推理性能,包括模型壓縮(量化、剪枝、蒸餾等)和部署(ONNX/TensorRT);
4、跟蹤前沿AI技術(shù)(如LLM、Diffusion Model等)并應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
崗位要求:
1、學(xué)歷:計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)、物理、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷;
2、編程能力:熟練Python,熟悉PyTorch/TensorFlow/JAX等框架;
3、算法基礎(chǔ):扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ);
4、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn):
(1) 模型方向:有CV/NLP/推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的模型訓(xùn)練和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn);
RL方向:有機(jī)器人控制、游戲AI、自動(dòng)駕駛等RL應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
(2)加分項(xiàng)(Nice-to-Have)
熟悉分布式訓(xùn)練(DDP/FSDP/Horovod)或大模型訓(xùn)練(LLM/RLHF);
有參加競(jìng)賽(如Kaggle、AI Dungeon)或論文發(fā)表(ICML/NeurIPS/ICLR)經(jīng)驗(yàn);熟悉CUDA優(yōu)化、模型部署(TensorRT/Triton)或邊緣計(jì)算(Jetson)。