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1.→模型設(shè)計(jì)與開發(fā):
→深入理解教育產(chǎn)品需求，基于°DeepSeek°平臺及相關(guān)技術(shù)(如Transformers,
PyTorch/TensorFlow)，設(shè)計(jì)、構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化應(yīng)用于教育場景的深度學(xué)習(xí)模型(例如:個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦、智能對話輔導(dǎo)等)。
→探索和應(yīng)用最新的AI研究進(jìn)展，持續(xù)改進(jìn)模型性能(如準(zhǔn)確性、效率、魯棒性)。
→核心模型研發(fā):負(fù)責(zé)從0到1構(gòu)建、優(yōu)化和部署應(yīng)用于教育場景的深度學(xué)習(xí)模型，工作成果直接影響產(chǎn)品核心功能和用戶體驗(yàn)。
2.→數(shù)據(jù)處理與特征工程:
○→負(fù)責(zé)教育領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)(文本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、可能的語音/圖像)的收集、清洗、預(yù)處理和特征工程工作，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量輸入。
→理解教育數(shù)據(jù)的獨(dú)特性和挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)處理方案。
3.→模型評估與部署:
→設(shè)計(jì)并執(zhí)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)哪Ｐ驮u估方案(離線指標(biāo)、A/B測試等),監(jiān)控和分析模型在線上環(huán)境的表現(xiàn)。
→與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將訓(xùn)練好的模型高效、穩(wěn)定地部署到生產(chǎn)環(huán)境，并參與維護(hù)和迭代優(yōu)化。
4.→協(xié)作與溝通:
→與產(chǎn)品、教研、工程等跨職能團(tuán)隊(duì)緊密合作，將復(fù)雜的技術(shù)方案清晰地傳達(dá)給非技術(shù)人員。
→編寫和維護(hù)清晰的技術(shù)文檔。