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崗位職責

1. 算法研究與優(yōu)化，研究并優(yōu)化深度學習算法，包括但不限于CNN、RNN、Transformer、GAN等模型。
2. 系統(tǒng)設計與開發(fā)開發(fā)分布式訓練框架、優(yōu)化模型超參數(shù)調(diào)優(yōu)策略、構(gòu)建高效的計算架構(gòu)等。設計底層代碼庫及工具鏈，以支持項目的快速高效開發(fā)。
3. 硬件適配與性能優(yōu)化面向GPU、FPGA等高性能計算平臺，進行算法模塊優(yōu)化和性能測試。研究新型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)技術(shù)，解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓練瓶頸問題。

任職要求

1. 本科及以上學歷，計算機科學、人工智能、機器學習、數(shù)學等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。深厚的學術(shù)背景有助于深入理解深度學習的理論基礎，掌握前沿算法與模型架構(gòu)原理，為復雜模型設計與優(yōu)化提供堅實保障。
2. 擁有 3 - 5 年深度學習相關(guān)工作經(jīng)驗，至少主導或深度參與過兩個以上大型深度學習項目，涵蓋模型設計、訓練、調(diào)優(yōu)及部署全流程，積累豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉不同領域大模型應用的痛點與解決方案。
3. 精通深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠熟練運用框架搭建各類深度學習模型，包括但不限于神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體，如 LSTM、GRU 等，并針對特定業(yè)務場景進行架構(gòu)優(yōu)化。
4. 深入理解機器學習與深度學習算法，熟知模型訓練原理，如梯度下降、反向傳播等優(yōu)化算法，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特點、任務需求合理選擇算法及調(diào)整參數(shù)，提升模型訓練效率與準確性。
5. 熟悉分布式計算與并行計算技術(shù)，掌握如何在大規(guī)模集群環(huán)境下部署深度學習模型，利用多機多卡加速模型訓練，以應對大模型訓練對海量算力的需求，了解 GPU 編程與優(yōu)化技巧更佳。
6. 具備扎實的數(shù)學基礎，熟練掌握線性代數(shù)、概率論、微積分等數(shù)學知識，能夠運用數(shù)學工具進行模型推導、分析與優(yōu)化，從理論層面保障模型的科學性與有效性。
7. 嚴格遵守數(shù)據(jù)安全與隱私保護法規(guī)，在模型訓練與應用過程中確保數(shù)據(jù)安全，不泄露敏感信息，維護公司與客戶權(quán)益。

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