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崗位要求：
1. 深厚的學(xué)術(shù)與技術(shù)背景：
學(xué)歷要求：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
理論基礎(chǔ)：深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理，熟悉各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法。
2. 編程與實(shí)現(xiàn)能力：
熟練掌握Python、Java等編程語(yǔ)言，具備良好的編程習(xí)慣和代碼優(yōu)化意識(shí)。
能夠熟練使用MindSpore、TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，進(jìn)行模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和調(diào)試。
3. 數(shù)據(jù)處理與分析能力：
精通數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和選擇等。
能夠運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，為模型開(kāi)發(fā)提供有力支持。
4. 模型設(shè)計(jì)與創(chuàng)新能力：
能夠根據(jù)項(xiàng)目需求獨(dú)立設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的大模型，解決實(shí)際問(wèn)題。
具備創(chuàng)新思維，能夠不斷探索新的模型結(jié)構(gòu)和算法，提升模型性能和效率。
5. 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力：
具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，共同推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)展。
擁有出色的溝通能力，能夠清晰表達(dá)技術(shù)觀點(diǎn)，與團(tuán)隊(duì)成員及其他部門(mén)有效溝通。
6. 問(wèn)題解決與抗壓能力：
具備強(qiáng)大的問(wèn)題解決能力，能夠迅速定位并解決模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中遇到的技術(shù)難題。
擁有良好的抗壓能力，能夠在緊張的工作環(huán)境中保持高效的工作狀態(tài)。

崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的需求分析，理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景和目標(biāo)，基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的大模型架構(gòu)和解決方案
2、使用tensorflow/pytorch等主流框架進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法研究和應(yīng)用
3、對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。準(zhǔn)備和標(biāo)記數(shù)據(jù)，用于模型的訓(xùn)練?；陂_(kāi)發(fā)環(huán)境完成中醫(yī)藥模型訓(xùn)練，調(diào)整超參數(shù)，監(jiān)控訓(xùn)練進(jìn)度，并解決訓(xùn)練過(guò)程中的問(wèn)題
4、使用各種評(píng)估指標(biāo)和測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估模型的性能。
根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型微調(diào)、優(yōu)化或重新設(shè)計(jì)，以提升模型性能
5、負(fù)責(zé)大模型應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和優(yōu)化工作。根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求，設(shè)計(jì)并實(shí)施大模型應(yīng)用方案