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崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)自然語(yǔ)言處理（NLP）相關(guān)技術(shù)的研發(fā)，包括但不限于文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、文本生成、文本摘要、情感分析、對(duì)話系統(tǒng)等；
2、參與大模型（如 Transformer、GPT、T5、Qwen、deepseek 等）的訓(xùn)練、優(yōu)化和應(yīng)用；
3、研究最新的 NLP 論文和技術(shù)動(dòng)態(tài)，并應(yīng)用到業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，提升模型效果；
4、結(jié)合業(yè)務(wù)需求，優(yōu)化 NLP 算法，提高模型的性能和準(zhǔn)確率；
5、負(fù)責(zé)模型的部署、上線以及優(yōu)化，提升模型的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。
崗位要求：
1、計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷，具有 NLP 相關(guān)研究或工作經(jīng)驗(yàn)；
2、熟悉主流 NLP 任務(wù)和模型（如 Transformer、LSTM、BERT、GPT、Qwen 等），并有相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
3、精通 Python，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，并具備調(diào)優(yōu)和工程化能力；
4、熟悉常見的 NLP 開源工具，如 Hugging Face Transformers、Model Scope 等；
5、熟悉文本處理技術(shù)，包括分詞、詞向量、語(yǔ)義解析、序列標(biāo)注等；
6、了解 MLOps 相關(guān)工具，如 Docker、ONNX、TensorRT 等，具備模型部署和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
7、具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力，能夠快速理解業(yè)務(wù)需求并提供技術(shù)解決方案。
其他說明：
1、具有大模型（如T5、Qwen、deepseek等）的調(diào)試與開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
2、有過yolo項(xiàng)目和視覺項(xiàng)目的優(yōu)先。