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崗位職責(zé)： 1.參與智能運維、智能交通等行業(yè) AI 產(chǎn)品的需求分析和架構(gòu)設(shè)計，帶領(lǐng)團隊成員進行相關(guān)業(yè)務(wù)產(chǎn)品的詳細設(shè)計和開發(fā)。 2.基于業(yè)務(wù)場景建立相關(guān)模型，綜合考慮業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、算法等因素，持續(xù)開展模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、系統(tǒng)評測和模型推理，不斷優(yōu)化和完善產(chǎn)品性能。 3.根據(jù)實際產(chǎn)品與項目需求確定核心技術(shù)方案，解決領(lǐng)域痛點問題。 4.設(shè)計、實現(xiàn)、評估、分析各類算法模型，并實現(xiàn)算法落地和部署。 崗位要求： 1、統(tǒng)招211本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)，5年以上AI算法工作經(jīng)驗。 2、熟悉常見AI圖像識別架構(gòu)及算法：精通 C 、Python 等編程語言，深入理解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，精通YOLO、DETR等檢測框架，掌握DeeoSORT、ByteTrack等跟蹤算法，熟悉ReID技術(shù)。熟悉多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法者優(yōu)先。 3、熟練使用 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，熟悉 OpenCV、PCL 等計算機視覺和點云處理庫，掌握常用的數(shù)據(jù)處理和分析工具，如 Numpy、Pandas、Scikit-learn 等。 4、熟悉主流大模型的訓(xùn)練與微調(diào)方法，如 LoRA、P-Tuning、Prefix-Tuning；熟悉多模態(tài)大模型（如文圖、文聲模型）的訓(xùn)練與優(yōu)化；熟練使用常見的大模型開發(fā)工具，包括但不限于 LangChain、LlamaIndex 。 5、熟練掌握 Python 開發(fā)，熟悉常用工具包；熟練使用主流深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch、TensorFlow、Keras；掌握模型部署工具，如 ONNX、TensorRT、Hugging Face 等。