岗位描述:
岗位职责
掌握机器学习及深度学习的基础知识
1）熟悉经典算法（监督/无监督化学习、集成学习等）。
2）理解模型评估与优化方法（交叉验证、超参数调优）。
3）掌握特征工程、数据清洗与预处理技术。
4）精通主流框架（TensorFlow/PyTorch/Keras）。
5）熟悉神经网络架构（CNN、RNN、Transformer等）。
6）具备模型压缩与优化经验（量化、剪枝、蒸馏）。
熟练掌握自然语言处理及推荐系统
1）文本处理技术（分词、词向量、句法分析）。
2）熟悉预训练模型（BERT、GPT、T5等）的微调与部署。
3）掌握文本生成、问答系统、信息抽取等任务。
4）协同过滤、内容推荐、混合推荐算法。
5）熟悉召回、排序、重排等模块设计。
深刻理解知识图谱与语义理解
1）知识抽取、融合与存储技术（如Neo4j、图数据库）。
2）熟悉本体建模、实体链接与关系推理。
3）了解语义搜索和知识推理算法。。
掌握数据标注与治理及数据库
1）设计数据标注流程与质量控制策略。
2）熟悉数据增强与合成技术。
3）了解Milvus、FAISS等向量检索技术，支持高维数据快速匹配
4）熟练使用SQL/NoSQL数据库（MySQL/MongoDB/Elasticsearch）
5）了解微服务架构与消息队列（Kafka/RabbitMQ）。
6）模型推理加速（ONNX、TensorRT）。
掌握机器学习及深度学习的基础知识
1）熟悉经典算法（监督/无监督化学习、集成学习等）。
2）理解模型评估与优化方法（交叉验证、超参数调优）。
3）掌握特征工程、数据清洗与预处理技术。
4）精通主流框架（TensorFlow/PyTorch/Keras）。
5）熟悉神经网络架构（CNN、RNN、Transformer等）。
6）具备模型压缩与优化经验（量化、剪枝、蒸馏）。
熟练掌握自然语言处理及推荐系统
1）文本处理技术（分词、词向量、句法分析）。
2）熟悉预训练模型（BERT、GPT、T5等）的微调与部署。
3）掌握文本生成、问答系统、信息抽取等任务。
4）协同过滤、内容推荐、混合推荐算法。
5）熟悉召回、排序、重排等模块设计。
深刻理解知识图谱与语义理解
1）知识抽取、融合与存储技术（如Neo4j、图数据库）。
2）熟悉本体建模、实体链接与关系推理。
3）了解语义搜索和知识推理算法。。
掌握数据标注与治理及数据库
1）设计数据标注流程与质量控制策略。
2）熟悉数据增强与合成技术。
3）了解Milvus、FAISS等向量检索技术，支持高维数据快速匹配
4）熟练使用SQL/NoSQL数据库（MySQL/MongoDB/Elasticsearch）
5）了解微服务架构与消息队列（Kafka/RabbitMQ）。
6）模型推理加速（ONNX、TensorRT）。
温馨提醒
以担保或任何理由索取财物，抵押证件，均涉嫌违法，请提高警惕！如有不实请立即举报。
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确定
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