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【崗位要求】
1、八年以上相關(guān)工作經(jīng)驗，本科以上學(xué)歷，計算機、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2、扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與算法理解：
深入理解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法背后的數(shù)學(xué)原理，熟練掌握常用機器學(xué)習(xí)算法（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等）和深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN、長短期記憶網(wǎng)絡(luò) LSTM、Transformer 架構(gòu)等），能夠解釋其優(yōu)缺點和適用場景。
3、優(yōu)秀的編程能力：
精通 Python 語言，熟悉其科學(xué)計算、數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)相關(guān)的庫，如 NumPy（用于高效的數(shù)值計算，例如進行矩陣乘法、數(shù)組操作等）、Pandas（用于數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析，方便處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、Matplotlib 和 Seaborn（用于數(shù)據(jù)可視化，繪制各種統(tǒng)計圖表來展示數(shù)據(jù)分布和模型結(jié)果）等。掌握至少一個主流的深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。能夠使用這些框架構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
4、數(shù)據(jù)處理與分析能力：
能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、重復(fù)值等）、數(shù)據(jù)歸一化 / 標準化等。
熟練運用數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）方法，通過統(tǒng)計分析（計算均值、中位數(shù)、方差等統(tǒng)計量）和可視化技術(shù)（繪制直方圖、箱線圖、散點圖等）來理解數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性和特征重要性，從而為模型選擇和特征工程提供依據(jù)。
5、模型開發(fā)與優(yōu)化能力：
具備根據(jù)具體業(yè)務(wù)問題選擇合適的算法模型，并進行模型訓(xùn)練、驗證和測試的能力。能夠合理劃分訓(xùn)練集、驗證集和測試集，采用交叉驗證等方法評估模型的性能指標。了解大模型技術(shù)。
6、 實際項目經(jīng)驗與應(yīng)用能力：
具有一定的實際人工智能項目開發(fā)經(jīng)驗，熟悉算法模型構(gòu)建-評估-封裝-應(yīng)用-調(diào)優(yōu)的完整流程。具備根據(jù)人工智能算法應(yīng)在實際業(yè)務(wù)場景中的效果進行模型的調(diào)優(yōu)能力。
【崗位職責(zé)】
1、參與項目所需的算法業(yè)務(wù)邏輯研究；
2、參與和指導(dǎo)項目所需的算法模型的數(shù)據(jù)集標注；
3、參與項目所需的算法模型訓(xùn)練、封裝、應(yīng)用，外部模型的集成和應(yīng)用；
4、參與項目所需的算法模型應(yīng)用效果的評估和調(diào)優(yōu)；
5、參與項目所需的數(shù)據(jù)開發(fā)工作。