職位描述
自然語言處理機(jī)器視覺智能駕駛PyTorchTensorFlowPython強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能云計算/大數(shù)據(jù)
【崗位職責(zé)】：
1、負(fù)責(zé)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的研究、開發(fā)和應(yīng)用，解決實際問題并提升業(yè)務(wù)效果；
2、設(shè)計和實現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，包括但不限于價值迭代、策略梯度、模型預(yù)測控制等算法；
3、對現(xiàn)有強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高算法的穩(wěn)定性和收斂速度；
4、與數(shù)據(jù)工程師和產(chǎn)品團(tuán)隊合作，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法集成到產(chǎn)品和服務(wù)中；
5、跟蹤強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，不斷探索和創(chuàng)新，推動公司技術(shù)發(fā)展；
6、參與撰寫技術(shù)文檔，為團(tuán)隊提供算法知識和技能培訓(xùn)；
7、參與項目的需求分析、方案設(shè)計和技術(shù)評審。
【任職要求】：
1、計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，有3年以上強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法開發(fā)經(jīng)驗；
2、熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本理論和算法，如Q-Learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)、Policy Gradient等；
3、具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括概率論、統(tǒng)計學(xué)、線性代數(shù)等；
4、熟練掌握至少一種編程語言，如Python，并熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架；
5、具備良好的科研能力，有在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表過論文者優(yōu)先；
6、具備良好的邏輯思維能力和問題解決能力，能夠獨立分析和解決復(fù)雜問題；
7、有實際應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決復(fù)雜問題的經(jīng)驗，如游戲、機(jī)器人控制、自動駕駛等；
8、具備良好的團(tuán)隊合作精神和溝通能力，能夠與不同部門有效協(xié)作；
9、對技術(shù)創(chuàng)新有熱情，愿意不斷學(xué)習(xí)新知識，適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境。
【公司亮點】：
國企背書、發(fā)展穩(wěn)定、五險一金、月度補(bǔ)貼、企業(yè)年金、法定假期、項目獎金、年終獎金
工作地點
北京海淀區(qū)清華同方科技大廈A座(南門)
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職位發(fā)布者
潘靖雯/HRM
昨日活躍立即溝通
北京清創(chuàng)智科科技有限公司同方股份有限公司成立于1997年6月，由清華大學(xué)出資成立的高科技上市企業(yè)。2019年12月，同方股份控股股東由清華控股變更為中國核工業(yè)集團(tuán)，成為中核集團(tuán)控股企業(yè)。北京清創(chuàng)智科科技有限公司(原北京同方智科科技有限公司)成立于2005年，隸屬于同方股份科工產(chǎn)業(yè)本部，同方軍工產(chǎn)業(yè)的骨干企業(yè)之一，中核下屬的軍工企業(yè)，是清華大學(xué)與同方整體技術(shù)力量資源對軍隊服務(wù)的窗口。公司具備完善的軍工資質(zhì)，具有人工智能模型和大模型應(yīng)用開發(fā)工具和智能仿真推演工具，常年從事軍工人工智能業(yè)務(wù)，為多家單位提供人工智能開發(fā)平臺智能仿真平臺和指揮決策類，裝備類，訓(xùn)練類智能模型和智能體，應(yīng)用在情報處理，作戰(zhàn)籌劃，仿真推演，作戰(zhàn)評估等多個環(huán)節(jié)。公司戰(zhàn)略定位：“專業(yè)的AI學(xué)習(xí)平臺+領(lǐng)先的軍事決策智能”公司主營業(yè)務(wù)：基于自身技術(shù)積累，依托清華大學(xué)的科研實力與人才平臺，建立以人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺、模擬仿真、大模型微調(diào)管理工具集為產(chǎn)品，軍事智能應(yīng)用為核心方向的業(yè)務(wù)發(fā)展體系。公司技術(shù)方向：基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大模型、并行計算等相關(guān)技術(shù)，自主研發(fā)軍工級智能體開發(fā)平臺，推動大模型從“生成式AI”到“生產(chǎn)力”，提供大模型落地應(yīng)用底層技術(shù)，推動大模型完成落地最后一公里，完成可信自主智能體生成替代傳統(tǒng)AI應(yīng)用方式，致力于幫助客戶構(gòu)建私有、安全、可信的AI系統(tǒng)。
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