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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評(píng)估工作，確保模型性能和效果達(dá)到業(yè)務(wù)需求 2. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的模型訓(xùn)練流程，優(yōu)化訓(xùn)練效率和資源利用率 3. 開發(fā)完善的模型測(cè)試框架，包括單元測(cè)試、集成測(cè)試和性能測(cè)試 4. 續(xù)優(yōu)化模型訓(xùn)練和測(cè)試的工程化流程 技術(shù)要求： 1. 編程基礎(chǔ) - 精通Python，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境 - 掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)框架 - 熟練使用PyTorch/TensorFlow等主流框架 - 熟悉Scikit-learn等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具 3. 模型訓(xùn)練 - 掌握分布式訓(xùn)練技術(shù)（DDP/FSDP等） - 熟悉訓(xùn)練優(yōu)化技巧（學(xué)習(xí)率調(diào)度、正則化等） - 了解模型壓縮技術(shù)（量化、剪枝、蒸餾） 4. 模型測(cè)試 - 熟悉模型評(píng)估指標(biāo)和測(cè)試方法 - 掌握AB測(cè)試框架設(shè)計(jì) - 了解模型可解釋性分析方法 5. 工程能力 - 熟悉CI/CD流程，握Docker等容器化技術(shù) - 了解MLflow等實(shí)驗(yàn)管理工具 6. 優(yōu)先考慮 - 有大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn) - 熟悉模型服務(wù)化部署 - 有完整項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn) 任職要求： 1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上； 2. 2年以上機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（優(yōu)秀應(yīng)屆生可放寬）； 3. 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。