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教育背景 最低要求：碩士及以上學(xué)歷。 優(yōu)先考慮：計(jì)算機(jī)類(lèi)以及人工智能類(lèi)專(zhuān)業(yè)。 工作經(jīng)驗(yàn)： 最低要求：至少2年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。 優(yōu)先考慮：有大模型研發(fā)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人操作系統(tǒng)（如ROS）使用等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 基本要求 1. 精通Python編程語(yǔ)言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。 2. 深入理解NLP算法，熟悉常見(jiàn)的NLP算法和模型，掌握Langchain、dify等開(kāi)源框架； 2. 對(duì)人工智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)原理有深入理解，能夠獨(dú)立完成模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練與優(yōu)化。 3. 具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉線(xiàn)性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)、優(yōu)化算法等。 團(tuán)隊(duì)合作與溝通要求 1.團(tuán)隊(duì)協(xié)作：能夠在多學(xué)科團(tuán)隊(duì)中有效合作，與電氣、軟件、制造等其他領(lǐng)域的工程師協(xié)作。 2.溝通能力：能夠清晰地表達(dá)技術(shù)概念，撰寫(xiě)技術(shù)文檔，并向非技術(shù)人員解釋設(shè)計(jì)決策。 3.創(chuàng)新精神：對(duì)新技術(shù)和新方法保持好奇心，愿意探索和實(shí)施創(chuàng)新解決方案。 4.學(xué)習(xí)能力：能夠快速學(xué)習(xí)新工具、新流程和新知識(shí)，以適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境。 其他要求 1. 對(duì)人形機(jī)器人技術(shù)有濃厚興趣，愿意長(zhǎng)期投入該領(lǐng)域的研究與發(fā)展。 2．具備良好的英文閱讀與寫(xiě)作能力，能夠流暢閱讀英文技術(shù)文檔，參與國(guó)際技術(shù)交流與合作。 工作職責(zé) 1. 模型研發(fā)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)適用于人形機(jī)器人的大型語(yǔ)言模型、視覺(jué)識(shí)別模型等，提升機(jī)器人的自主智能與環(huán)境感知能力。 2. 算法優(yōu)化：針對(duì)人形機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)行算法優(yōu)化與模型微調(diào)，提高模型的準(zhǔn)確性與效率。 3. 系統(tǒng)集成：將研發(fā)的大模型與機(jī)器人硬件、操作系統(tǒng)及現(xiàn)有軟件架構(gòu)無(wú)縫集成，確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行。 4. 性能測(cè)試：進(jìn)行詳盡的性能測(cè)試，識(shí)別并解決模型在實(shí)際應(yīng)用中的瓶頸問(wèn)題，持續(xù)優(yōu)化模型性能。 5. 技術(shù)研究：跟蹤人工智能與人形機(jī)器人領(lǐng)域的最新技術(shù)動(dòng)態(tài)，探索新技術(shù)在人形機(jī)器人上的應(yīng)用潛力。