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崗位職責(zé)： 1、負責(zé)公司大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)實時離線處理業(yè)務(wù)的開發(fā)、優(yōu)化工作； 2、參與數(shù)據(jù)產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計、方案討論； 3、負責(zé)跟蹤、解決產(chǎn)品研發(fā)團隊及客戶遇到的產(chǎn)品問題； 4、負責(zé)產(chǎn)品系統(tǒng)的持續(xù)跟進和優(yōu)化。 任職要求： 1、熟練掌握 Python 的基本語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、面向?qū)ο缶幊痰戎R，以及常用的科學(xué)計算和機器學(xué)習(xí)庫，如 NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等； 2、熟悉常見的機器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、樸素貝葉斯等，掌握其原理、優(yōu)缺點和適用場景； 3、深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，如多層感知機（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU）等，能夠根據(jù)不同的任務(wù)選擇合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)； 4、熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠使用這些框架搭建、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型； 5、熟悉大模型的預(yù)訓(xùn)練過程，如自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)（例如語言模型中的掩碼語言模型、下一句預(yù)測等）是如何讓模型學(xué)習(xí)到通用的語言知識的。同時，掌握微調(diào)的原理和方法，明白如何針對特定任務(wù)對預(yù)訓(xùn)練模型進行調(diào)整，包括選擇合適的微調(diào)策略、確定微調(diào)的層數(shù)和參數(shù)等； 6、了解如知識蒸餾、量化、剪枝等模型壓縮技術(shù)的原理和實現(xiàn)方式。這些技術(shù)可以在不顯著損失模型性能的前提下，減小模型的體積和計算量，提高模型的推理速度和部署效率； 7、熟悉當(dāng)前市面上主流的大模型，如 GPT 系列、BERT、LLaMA 、DeepSeek等。了解它們的特點、適用場景、性能表現(xiàn)以及在不同領(lǐng)域的應(yīng)用案例； 8、積極了解和學(xué)習(xí)先進的技術(shù)，不斷學(xué)習(xí)提升自我。