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任職要求： 1.985、211相關(guān)院校碩士畢業(yè)，有大模型算法工作經(jīng)驗優(yōu)先；計算機、電子工程、自動化、應用數(shù)學、信息處理等相關(guān)專業(yè)；經(jīng)驗要求：3年以上工作經(jīng)驗。年齡要求：28-35歲 2. 具備數(shù)學與統(tǒng)計學基礎(chǔ)：扎實掌握概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、最優(yōu)化理論等知識，能理解和推導模型訓練中的公式與算法。 計算機科學知識：熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)知識 機器學習與深度學習知識：深入理解監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等機器學習范式，掌握常見機器學習和深度學習算法，如邏輯回歸、決策樹、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 3.技術(shù)技能要求 編程語言：精通Python或C++等編程語言，能夠?qū)崿F(xiàn)模型訓練的代碼邏輯，進行數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓練和評估。 大數(shù)據(jù)處理框架：熟練掌握Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，能夠處理和分析海量數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載。 熟悉主流深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等，能夠使用框架快速搭建、訓練和優(yōu)化模型。掌握Tableau、PowerBI等數(shù)據(jù)可視化工具，能將模型訓練的結(jié)果以直觀的方式展示出來，幫助團隊成員和業(yè)務人員理解。 4.能力素質(zhì)要求 問題解決能力：在模型訓練過程中，能夠快速定位和解決各種技術(shù)問題，如模型收斂困難、過擬合、梯度消失等。 創(chuàng)新能力：關(guān)注機器學習和深度學習領(lǐng)域的最新研究成果和技術(shù)趨勢，能夠?qū)⑿碌乃惴ā⒓軜?gòu)或方法應用到實際項目中，不斷優(yōu)化和創(chuàng)新模型。 溝通協(xié)作能力：與不同部門人員緊密合作，包括業(yè)務部門、開發(fā)團隊等，能夠理解業(yè)務需求，清晰地表達模型的原理和結(jié)果，共同推動項目進展。 5、項目經(jīng)驗要求 相關(guān)項目經(jīng)驗：有數(shù)據(jù)建模、模型訓練相關(guān)的項目經(jīng)驗，熟悉模型訓練的整個流程，包括數(shù)據(jù)準備、模型選擇、超參數(shù)調(diào)整、模型評估和部署等環(huán)節(jié)。 具備人工智能業(yè)務知識和數(shù)據(jù)建模、模型訓練經(jīng)驗者優(yōu)先。 崗位職責： 1.算法研發(fā)與設(shè)計：研究和探索新的AI算法、模型架構(gòu)，根據(jù)項目需求，設(shè)計和開發(fā)適合特定任務的AI算法； 2.數(shù)據(jù)處理與分析：收集、整理和標注數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，為模型訓練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。對數(shù)據(jù)進行分析，理解數(shù)據(jù)的特點和分布，運用數(shù)據(jù)增強技術(shù)等方法提升數(shù)據(jù)的多樣性和代表性； 3.模型訓練與優(yōu)化：使用收集到的數(shù)據(jù)對AI模型進行訓練，調(diào)整模型的參數(shù)，優(yōu)化模型的訓練過程，提高訓練效率，減少訓練時間和資源消耗； 4.模型評估與測試：設(shè)計和執(zhí)行模型評估方案，使用評估指標對訓練好的模型進行評估，確保模型滿足業(yè)務需求，對模型進行測試，發(fā)現(xiàn)并解決模型在實際應用中出現(xiàn)的問題如過擬合、欠擬合等，對模型進行改進和優(yōu)化。 5.撰寫相關(guān)技術(shù)開發(fā)文檔。