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崗位方向與職責(zé) 1. 通用算法開發(fā)方向 - 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型全流程開發(fā)，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型調(diào)優(yōu)及性能評估 - 掌握時序分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（Attention/門控機(jī)制），適配行業(yè)場景需求 - 熟練使用TensorFlow/PyTorch及國產(chǎn)化框架（MindSpore/PaddlePaddle） 2. 多模態(tài)算法方向 - 開發(fā)跨模態(tài)融合模型，處理圖文/音視頻等多源數(shù)據(jù) - 優(yōu)化CLIP、Transformer等架構(gòu)，構(gòu)建跨模態(tài)檢索系統(tǒng) - 部署SD、Qwen-vl等主流多模態(tài)模型，推動電力場景落地 3. NLP算法方向 - 開發(fā)LLM應(yīng)用系統(tǒng)，實現(xiàn)RAG增強(qiáng)生成、Agent智能體 - 應(yīng)用LoRA/QLoRA等高效微調(diào)技術(shù)，優(yōu)化知識庫問答系統(tǒng) - 搭建LangChain流程，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)語義檢索 4. CV算法方向 - 開發(fā)目標(biāo)檢測（YOLO系列）、圖像分割（U-Net系列）等視覺系統(tǒng) - 優(yōu)化多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，實現(xiàn)圖文雙向檢索 - 掌握模型壓縮（NCNN）及邊緣設(shè)備部署技術(shù) 5. 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理方向 - 規(guī)劃AI產(chǎn)品路線，對接業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實現(xiàn) - 撰寫技術(shù)方案/專利文檔，協(xié)調(diào)跨部門項目落地 - 跟蹤C(jī)hatGPT、文心一言等大模型產(chǎn)品動態(tài) --- 核心技術(shù)要求 基礎(chǔ)能力 - 精通Python開發(fā)，掌握C++/CUDA優(yōu)化能力 - 熟練PyTorch/TensorFlow框架及Transformers生態(tài) - 熟悉Linux系統(tǒng)運維、Docker容器化部署 - 掌握SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫及消息中間件（Kafka/Redis） 專業(yè)能力 - 算法層面：深入理解CNN/Transformer架構(gòu)，掌握模型量化/蒸餾技術(shù) - 工程層面：具備端到端項目經(jīng)驗，從數(shù)據(jù)處理到模型部署全流程 - 行業(yè)層面：了解電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)特性者優(yōu)先 框架要求 - 至少掌握2種深度學(xué)習(xí)框架（含國產(chǎn)框架） - 熟悉HuggingFace生態(tài)及Model Zoo應(yīng)用 - 具備ONNX/NCNN等模型轉(zhuǎn)換經(jīng)驗 --- 任職資格 1. 學(xué)信網(wǎng)可查本科及以上學(xué)歷（計算機(jī)/電子工程相關(guān)專業(yè)） 2. 3年以上AI項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，有完整項目交付案例 3. 技術(shù)棧匹配度： - NLP方向：精通LangChain/RAG/LLM微調(diào) - CV方向：掌握OpenCV/DCN/3D視覺算法 - 多模態(tài)方向：熟悉CLIP/BLIP等跨模態(tài)對齊技術(shù) 4. 具備技術(shù)文檔撰寫及API設(shè)計能力 5. 強(qiáng)烈的技術(shù)好奇心，持續(xù)跟蹤Diffusion Model、MoE等前沿技術(shù) 優(yōu)先條件 - 有電力行業(yè)AI項目落地經(jīng)驗 - 發(fā)表過頂會論文或持有算法專利 - 參與過國家級/省部級科研項目 - 熟悉國產(chǎn)化技術(shù)生態(tài)（昇騰芯片/華為云等）