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主要職責(zé)：選擇和微調(diào)開源模型（例如 Hugging Face 上的模型）、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練流程、調(diào)優(yōu)超參數(shù)、解決模型過(guò)擬合/欠擬合等問題。 技能要求：熟練掌握 Python、PyTorch 或 TensorFlow、了解深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐、對(duì) Transformer、BERT、GPT 等架構(gòu)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 數(shù)據(jù)科學(xué)家 & 數(shù)據(jù)工程師 主要職責(zé)：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、清洗、預(yù)處理與標(biāo)注，搭建數(shù)據(jù)管道，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量以及為模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 技能要求：熟悉數(shù)據(jù)處理工具（如 Pandas、NumPy）、SQL、數(shù)據(jù) ETL 流程，了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，對(duì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)有一定洞察力。 自然語(yǔ)言處理（NLP）專家 主要職責(zé)：如果你的專業(yè)領(lǐng)域與文本、語(yǔ)音等自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)相關(guān)，NLP 專家可以幫助設(shè)計(jì)更合適的預(yù)處理方法、數(shù)據(jù)標(biāo)注方案以及特定任務(wù)的調(diào)優(yōu)策略。 技能要求：對(duì)語(yǔ)言模型、文本預(yù)處理、序列建模有深入理解，熟悉相關(guān)庫(kù)（如 SpaCy、NLTK、Hugging Face Transformers）。 MLOps/DevOps 工程師 主要職責(zé)：負(fù)責(zé)模型的部署、監(jiān)控、自動(dòng)化訓(xùn)練（CI/CD）、版本管理和擴(kuò)展性設(shè)計(jì)，確保訓(xùn)練出的模型能順利落地到生產(chǎn)環(huán)境。 技能要求：熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD 流程，掌握云服務(wù)（如 AWS、GCP、Azure）及分布式訓(xùn)練技術(shù)（如 DeepSpeed、LoRA）。