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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(yàn)優(yōu)先；氣象、計(jì)算機(jī)、電子工程、自動(dòng)化、應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息處理等相關(guān)專業(yè)；經(jīng)驗(yàn)要求：5-10年及10年以上工作經(jīng)驗(yàn)。 2. 具備數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：扎實(shí)掌握概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、最優(yōu)化理論等知識(shí)，能理解和推導(dǎo)模型訓(xùn)練中的公式與算法。 計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)：熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)知識(shí) 習(xí)范式，掌握常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 3.技術(shù)技能要求 編程語(yǔ)言：熟悉Python或C++等編程語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練的代碼邏輯，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)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(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載。熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch等，能夠使用框架快速搭建、訓(xùn)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(xùn)練的結(jié)果以直觀的方式展示出來(lái)，幫助團(tuán)隊(duì)成員和業(yè)務(wù)人員理解。以上軟件要求只是會(huì)1-2項(xiàng)。 4.能力素質(zhì)要求 問(wèn)題解決能力：在模型訓(xùn)練過(guò)程中，能夠快速定位和解決各種技術(shù)問(wèn)題，如模型收斂困難、過(guò)擬合、梯度消失等。 創(chuàng)新能力：關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究成果和技術(shù)趨勢(shì)，能夠?qū)⑿碌乃惴ā⒓軜?gòu)或方法應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)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(mén)人員緊密合作，包括業(yè)務(wù)部門(mén)、開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)等，能夠理解業(yè)務(wù)需求，清晰地表達(dá)模型的原理和結(jié)果，共同推動(dòng)項(xiàng)目進(jìn)展。 5、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)要求 相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：有預(yù)測(cè)、推演、數(shù)據(jù)建模、模型訓(xùn)練相關(guān)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉模型訓(xùn)練的整個(gè)流程。 具備人工智能業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)建模、模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 崗位職責(zé)： 1.算法研發(fā)與設(shè)計(jì)：研究和探索新的AI算法、模型架構(gòu)，根據(jù)項(xiàng)目需求，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)適合特定任務(wù)的AI算法； 2.數(shù)據(jù)處理與分析：收集、整理和標(biāo)注數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，理解數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布，運(yùn)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)等方法提升數(shù)據(jù)的多樣性和代表性； 3.模型訓(xùn)練與優(yōu)化：使用收集到的數(shù)據(jù)對(duì)AI模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型的參數(shù)，優(yōu)化模型的訓(xùn)練過(guò)程，提高訓(xùn)練效率，減少訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗； 4.模型評(píng)估與測(cè)試：設(shè)計(jì)和執(zhí)行模型評(píng)估方案，使用評(píng)估指標(biāo)對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，確保模型滿足業(yè)務(wù)需求，對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，發(fā)現(xiàn)并解決模型在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題如過(guò)擬合、欠擬合等，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。 5.撰寫(xiě)相關(guān)技術(shù)開(kāi)發(fā)文檔。