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招聘要求：
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1. 學歷與專業(yè)背景
專業(yè)方向：計算機科學、人工智能、數(shù)據(jù)科學、電子工程、應用數(shù)學、統(tǒng)計學等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2. 技術(shù)能力
編程語言：熟練掌握 Python，部分崗位還要求熟悉 Go 或 Java。
深度學習框架：必須精通 PyTorch 或 TensorFlow，部分崗位要求對框架底層有深入理解。
算法與模型：
熟悉 CNN、RNN、Transformer、DQN、SAC 等主流深度學習模型。
了解 大模型（如BERT、GPT、Qwen） 的優(yōu)化與微調(diào)。
掌握 分布式訓練、模型壓縮、量化 等技術(shù)。
數(shù)學基礎：扎實的線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、優(yōu)化理論等數(shù)學知識。
3. 項目與科研經(jīng)驗
實際項目經(jīng)驗：要求有深度學習模型開發(fā)、訓練、優(yōu)化及落地的經(jīng)驗。
行業(yè)經(jīng)驗：如金融量化、自動駕駛、智慧安防等特定行業(yè)經(jīng)驗可能加分。
4. 軟技能
問題解決能力：能獨立分析并解決復雜問題。
團隊協(xié)作：良好的溝通與跨部門協(xié)作能力。
5. 優(yōu)先條件
競賽獲獎：如 IMO、NOIP、ACM 等算法競賽經(jīng)歷。
開源貢獻：有 GitHub 項目或參與過開源社區(qū)。
行業(yè)認證：如 NVIDIA 深度學習認證、TensorFlow 開發(fā)者證書 等。
崗位職責：
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1. 模型開發(fā)與優(yōu)化
設計與實現(xiàn)深度學習模型，如CNN、RNN、Transformer等，應用于計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、語音識別等領(lǐng)域
優(yōu)化模型性能，包括超參數(shù)調(diào)優(yōu)、正則化、模型壓縮（如量化、剪枝、蒸餾）等，以提高推理速度和準確性。
2. 數(shù)據(jù)處理與特征工程
數(shù)據(jù)清洗、標注與預處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高模型訓練效果。
特征提取與工程，針對特定任務（如工業(yè)檢測、金融預測）優(yōu)化數(shù)據(jù)輸入。