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1. 負(fù)責(zé)人工智能工具鏈的研發(fā)，包括并不限于模型的訓(xùn)練、部署及維護(hù)工具；
2. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量工具的研發(fā)，包括并不限于時(shí)序數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)高質(zhì)量清洗、校驗(yàn)及粒度對(duì)齊；
3. 負(fù)責(zé)算法篩選及驗(yàn)證工具的研發(fā)，用于對(duì)算法效果進(jìn)行前期效果篩選；
4. 負(fù)責(zé)與算法工程師溝通，了解算法的使用方式并對(duì)工具進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)及優(yōu)化。

任職資格

1. 精通PyTorch/TensorFlow框架，掌握ONNX/TensorRT等部署工具，具備工業(yè)軟件集成經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
2. 具備良好的數(shù)據(jù)處理和分析能力；
3. 熟悉基于python的后端服務(wù)器開(kāi)發(fā)，熟悉FastAPI、Flask、?Django等至少一種常用的python服務(wù)框架；
4. 熟悉經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其在回歸、分類等工業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用；
5. 熟悉大模型的蒸餾、微調(diào)、智能體及RAG工業(yè)應(yīng)用者優(yōu)先；
6. 熟悉工業(yè)場(chǎng)景下時(shí)序數(shù)據(jù)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)者優(yōu)先。