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崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)數(shù)翰已有AI工業(yè)控制模型優(yōu)化
2.負(fù)責(zé)數(shù)翰新型AI工業(yè)控制小模型、大模型研發(fā)、優(yōu)化、落地調(diào)試
3.負(fù)責(zé)數(shù)翰各類AI工業(yè)控制模型標(biāo)準(zhǔn)化優(yōu)化，提升模型通用性能
4.負(fù)責(zé)數(shù)翰新項(xiàng)目場(chǎng)景AI工業(yè)控制模型開發(fā)
崗位要求：
1.熟練掌握異常值分析、缺失值處理、降維、升維、歸一化等數(shù)據(jù)處理、特征工程方法
2.熟練掌握K-Means、決策樹、SVM、ARMA等分類、回歸算法原理及Bagging、Boosting、Stacking等集成算法原理
3.熟練掌握Dropout、BN、LN、L1、L2等提升模型泛化能力的方法及原理
4.熟練掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，熟悉動(dòng)量梯度、Adam等不同優(yōu)化器的優(yōu)缺點(diǎn)及原理，并熟練掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播鏈?zhǔn)椒▌t及推導(dǎo)過程
5.熟練掌握傳統(tǒng)全連接網(wǎng)絡(luò)、CNN、RNN、Transformer等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理及優(yōu)缺點(diǎn)，并熟悉在時(shí)序控制領(lǐng)域的應(yīng)用方法論，有實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
6.了解GPT、GLM、Bert等不同類型大模型的結(jié)構(gòu)差異、原理及其優(yōu)缺點(diǎn)
7.了解Prefix Tuning、P-tuning、Lora等大模型微調(diào)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)，有實(shí)際應(yīng)用工業(yè)控制經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
8.熟悉PID、滑膜控制、模糊控制等傳統(tǒng)控制方法論，有實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
9.控制工程、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。5年及以上工作經(jīng)驗(yàn)