職位描述

崗位職責(zé)
掌握機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識
1)熟悉經(jīng)典算法(監(jiān)督/無監(jiān)督化學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)等)。
2)理解模型評估與優(yōu)化方法(交叉驗證、超參數(shù)調(diào)優(yōu))。
3)掌握特征工程、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)。
4)精通主流框架(TensorFlow/PyTorch/Keras)。
5)熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(CNN、RNN、Transformer等)。
6)具備模型壓縮與優(yōu)化經(jīng)驗(量化、剪枝、蒸餾)。
熟練掌握自然語言處理及推薦系統(tǒng)
1)文本處理技術(shù)(分詞、詞向量、句法分析)。
2)熟悉預(yù)訓(xùn)練模型(BERT、GPT、T5等)的微調(diào)與部署。
3)掌握文本生成、問答系統(tǒng)、信息抽取等任務(wù)。
4)協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、混合推薦算法。
5)熟悉召回、排序、重排等模塊設(shè)計。
深刻理解知識圖譜與語義理解
1)知識抽取、融合與存儲技術(shù)(如Neo4j、圖數(shù)據(jù)庫)。
2)熟悉本體建模、實體鏈接與關(guān)系推理。
3)了解語義搜索和知識推理算法。。
掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注與治理及數(shù)據(jù)庫
1)設(shè)計數(shù)據(jù)標(biāo)注流程與質(zhì)量控制策略。
2)熟悉數(shù)據(jù)增強與合成技術(shù)。
3)了解Milvus、FAISS等向量檢索技術(shù),支持高維數(shù)據(jù)快速匹配
4)熟練使用SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(MySQL/MongoDB/Elasticsearch)
5)了解微服務(wù)架構(gòu)與消息隊列(Kafka/RabbitMQ)。
6)模型推理加速(ONNX、TensorRT)。

上班地點

工作地址: 柳州 柳南區(qū) 西環(huán)路口 查看上班路線

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