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崗位職責(zé):
【崗位職責(zé)】
1、負(fù)責(zé)公司關(guān)鍵難題攻關(guān)：領(lǐng)導(dǎo)并攻克企業(yè)數(shù)字化中的核心AI難題，研究方向?qū)ǖ幌抻冢?br>①大型語言模型（LLM）的企業(yè)級(jí)應(yīng)用：研究領(lǐng)域大模型（如：財(cái)務(wù)大模型）的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)與應(yīng)用，解決智能問答、文檔生成、知識(shí)挖掘、代碼生成等任務(wù)。
②運(yùn)籌優(yōu)化與決策智能：研究深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）、組合優(yōu)化等算法，應(yīng)用于超大規(guī)模供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、實(shí)時(shí)生產(chǎn)調(diào)度、動(dòng)態(tài)定價(jià)等場(chǎng)景。
③多模態(tài)學(xué)習(xí)：研究計(jì)算機(jī)視覺與NLP的結(jié)合，應(yīng)用于營(yíng)銷素材生成等。
④時(shí)序預(yù)測(cè)與異常檢測(cè)：基于企業(yè)海量時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建新一代預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用于需求預(yù)測(cè)、設(shè)備故障預(yù)警等。
⑤端到端研發(fā)：負(fù)責(zé)從問題定義、數(shù)據(jù)勘探、算法創(chuàng)新、模型訓(xùn)練、系統(tǒng)原型驗(yàn)證到與SAP/Java系統(tǒng)集成方案設(shè)計(jì)的全過程。
2、技術(shù)戰(zhàn)略引領(lǐng)：跟蹤全球AI學(xué)術(shù)前沿，評(píng)估其在企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的潛力和可行性，為公司的技術(shù)路線圖提供決策輸入。
3、成果轉(zhuǎn)化與影響力：不僅追求頂級(jí)會(huì)議的論文發(fā)表，更追求專利產(chǎn)出和算法模型在真實(shí)業(yè)務(wù)中的落地，衡量對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)（如成本降低、效率提升、收入增長(zhǎng)）的實(shí)際影響。

任職要求:
【任職要求】
1、學(xué)歷：已獲得或即將獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的博士學(xué)位。
2、科研能力：在機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議（NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, CVPR, ACL等）或期刊上有發(fā)表經(jīng)歷，展現(xiàn)出優(yōu)秀的創(chuàng)新和研究能力。
3、技術(shù)棧：
①深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。
②極強(qiáng)的編程能力（Python），精通PyTorch或TensorFlow框架。
③有處理大規(guī)模、嘈雜現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。
4、問題驅(qū)動(dòng)：對(duì)解決復(fù)雜的、開放性的現(xiàn)實(shí)商業(yè)問題充滿激情，具備極強(qiáng)的邏輯分析和抽象能力。
5、協(xié)作精神：具備出色的溝通能力，能夠與業(yè)務(wù)專家、IT架構(gòu)師和工程師高效協(xié)作，共同推進(jìn)項(xiàng)目。
6、特別優(yōu)秀者可適當(dāng)放寬條件。