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崗位職責(zé)
1. 算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能算法的研究與實(shí)現(xiàn)，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、推薦系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)高效的算法模型（如CNN、RNN、Transformer等），完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及部署。
2. 模型優(yōu)化與落地：解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的復(fù)雜問(wèn)題，優(yōu)化算法性能（如準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、資源消耗等），推動(dòng)模型在真實(shí)場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。
3. 跨部門(mén)協(xié)作：與產(chǎn)品、解決方案團(tuán)隊(duì)緊密配合，理解業(yè)務(wù)需求，完成算法模塊的集成與產(chǎn)品化。
4. 技術(shù)前沿跟進(jìn)：跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界最新技術(shù)動(dòng)態(tài)（如生成式AI、多模態(tài)學(xué)習(xí)等），探索技術(shù)突破點(diǎn)。
5. 文檔與分享：撰寫(xiě)技術(shù)文檔，沉淀方法論，并參與團(tuán)隊(duì)技術(shù)分享與培訓(xùn)。
任職要求
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息工程、電子工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，碩士及以上學(xué)歷（能力突出者可放寬至本科）。
2. 熟練掌握Python/C++等編程語(yǔ)言，熟練使用TensorFlow/PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
3. 扎實(shí)的算法基礎(chǔ)，熟悉經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如SVM、XGBoost、決策樹(shù)等）和深度學(xué)習(xí)模型（如ResNet、Yolo、BERT、Diffusion等）。
4. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：熟練掌握線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論等數(shù)學(xué)知識(shí)，能獨(dú)立推導(dǎo)算法原理。
5. 熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，掌握CUDA、Docker等技術(shù)者優(yōu)先。
6. 具備分布式訓(xùn)練、模型壓縮、邊緣端部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7. 具備遙感數(shù)據(jù)分析、地理信息系統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
8. 熟悉大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用開(kāi)發(fā)、AutoML、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)者優(yōu)先。
9. 加分項(xiàng)：在頂級(jí)會(huì)議/期刊（如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等）發(fā)表過(guò)論文，或知名算法競(jìng)賽獲獎(jiǎng)?wù)邇?yōu)先。
10. 邏輯清晰，具備優(yōu)秀的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力。良好的溝通能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能適應(yīng)快節(jié)奏、高挑戰(zhàn)的工作環(huán)境。
11. 對(duì)AI技術(shù)有強(qiáng)烈熱情，具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力和抗壓能力。