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人工智能大模型講師
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【崗位說明】
1. 人工智能實訓階段授課
2. 就業(yè)考核
3. 課程研發(fā)（教案開發(fā)，課程錄制）
4. 全階段學生能力檢測(出題、考試)
5. 參與產教融合項目研發(fā)
【崗位要求】
1. 良好的數(shù)學基礎；
2. 精通Python/C++編程；
3. 良好的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)處理能力；
4. 熟練監(jiān)督/無監(jiān)督機器學習算法；
5. 熟練CNN/RNN/LSTM/Transformer等神經網絡技術，及TensorFlow、PyTorch深度學習框架；
6. 良好的CUDA編程能力
7. 熟練大模型技術，包括模型部署、微調、優(yōu)化、推理、量化、蒸餾、剪枝等。熟練CoT模型訓練；
8. 熟練向量數(shù)據(jù)庫應用，RAG知識庫實現(xiàn)；
9. 熟練LangChain, LlamaIndex。熟練AI Agent/Ai Agentic(智能體/智能體)開發(fā)流程，以及多智能體協(xié)作，AI Agent安全與對齊。
10. 熟練A2A/MCP開發(fā)，企業(yè)資源整合AI開發(fā)
人工智能算法講師
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【崗位說明】
1. 人工智能專高階段授課
2. 課程研發(fā)（資料開發(fā)，課程錄制等）
3. 專業(yè)專高階段學生能力檢測(出題、考試)
4. 參與產教融合項目研發(fā)
【崗位要求】
1. 良好的數(shù)學基礎；
2. 精通Python編程；
3. 良好的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)處理能力；
4. 精通探索性數(shù)據(jù)分析和可視化：包括但不限于NumPy，Pandas，Matplotlib，SparkPy，Tableau
5. 熟練常用機器學習算法；
6. 精通CNN、RNN、GNN、Transformer、LLAMA等神經網絡模型。精通Q-Learning、策略梯度（PPO）等強化學習框架。
7. 精通Tensorflow、PyTorch，Keras，Hugging Face Transformers庫，模型壓縮技術，量化，剪枝。熟悉ONNX, TensorRT
8. 精通自然語言處理算法與模型
9. 精通計算機視覺算法與模型