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主要職責(zé)： 模型開發(fā)： 設(shè)計、構(gòu)建并維護可擴展的機器學(xué)習(xí)模型和算法。 數(shù)據(jù)分析： 分析和預(yù)處理來自不同來源的數(shù)據(jù)，為模型訓(xùn)練做準備。 模型訓(xùn)練與評估： 訓(xùn)練、驗證并優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型，以實現(xiàn)最佳性能。 模型部署： 將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，并與現(xiàn)有系統(tǒng)集成。 監(jiān)控與維護： 監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境中的模型表現(xiàn)，并根據(jù)需要更新模型，以保持其準確性和適用性。 團隊協(xié)作： 與數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理等跨職能團隊合作，理解需求并交付解決方案。 研究創(chuàng)新： 關(guān)注機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展，不斷優(yōu)化我們的技術(shù)棧。 必備資格： 學(xué)歷要求： 計算機科學(xué)、工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的 本科或碩士 學(xué)位。 經(jīng)驗要求： 至少 3年 機器學(xué)習(xí)工程師或類似職位的相關(guān)經(jīng)驗。 編程技能： 熟練掌握 Python、Golang 或 Java 等編程語言。 機器學(xué)習(xí)框架： 熟悉 TensorFlow、PyTorch、JAX、scikit-learn 或類似的機器學(xué)習(xí)框架和庫。 數(shù)據(jù)管理： 具備 SQL、Hadoop、Spark 等數(shù)據(jù)管理和處理工具的知識。 問題解決能力： 具備出色的分析和解決問題的能力。 數(shù)據(jù)分析工具： 熟練使用 NumPy、Pandas、Matplotlib 等數(shù)據(jù)分析和可視化工具。 NLP經(jīng)驗： 熟悉 自然語言處理（NLP） 概念及 大語言模型（LLM），包括 Transformer 和 Attention 機制。