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3、負(fù)責(zé)支撐國(guó)網(wǎng)四川公司用戶開展人工智能平臺(tái)應(yīng)用工作，包括人員培訓(xùn)、智能化場(chǎng)景建設(shè)指導(dǎo)等。

一、專業(yè)知識(shí) 深入理解大模型和人工智能的基本原理、算法和技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等。 熟悉常用的大模型架構(gòu)和人工智能平臺(tái)，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等。 了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟練掌握至少一種編程語言，如Python、Java等。 二、工作經(jīng)驗(yàn) 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)：具有3年以上大模型或人工智能平臺(tái)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，具有阿里百煉、百度千帆大模型工具鏈運(yùn)維及使用工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：有成功運(yùn)營(yíng)大模型或人工智能平臺(tái)的項(xiàng)目案例經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 三、技術(shù)能力 模型優(yōu)化與調(diào)優(yōu)：能夠?qū)Υ竽Ｐ瓦M(jìn)行性能優(yōu)化和調(diào)優(yōu)，提高模型的準(zhǔn)確性、效率和穩(wěn)定性。熟悉模型壓縮、剪枝、量化等技術(shù)，能夠根據(jù)實(shí)際需求對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。 數(shù)據(jù)處理與分析：具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠清洗、預(yù)處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。熟練使用數(shù)據(jù)處理工具和數(shù)據(jù)庫，如SQL、Hadoop、Spark等。 平臺(tái)搭建與維護(hù)：熟悉大模型和人工智能平臺(tái)的搭建和部署流程，能夠獨(dú)立完成平臺(tái)的搭建和維護(hù)工作。掌握服務(wù)器管理、容器技術(shù)、微服務(wù)架構(gòu)等相關(guān)知識(shí)，確保平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行。 接口開發(fā)與對(duì)接：具備良好的編程能力和接口開發(fā)能力，能夠與其他系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接和集成。熟悉RESTful API、gRPC等接口協(xié)議，能夠開發(fā)和維護(hù)高效的接口。 四、溝通協(xié)作能力 團(tuán)隊(duì)協(xié)作：具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同部門的人員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作，共同完成項(xiàng)目目標(biāo)。 溝通協(xié)調(diào)：具備良好的溝通能力，能夠清晰地表達(dá)自己的想法和觀點(diǎn)，與團(tuán)隊(duì)成員、上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)和其他部門進(jìn)行有效的溝通。能夠撰寫技術(shù)文檔和報(bào)告，總結(jié)工作經(jīng)驗(yàn)和成果。