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崗位職責(zé)

1. 算法研究與優(yōu)化，研究并優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法，包括但不限于CNN、RNN、Transformer、GAN等模型。
2. 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)分布式訓(xùn)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(jì)算架構(gòu)等。設(shè)計(jì)底層代碼庫(kù)及工具鏈，以支持項(xiàng)目的快速高效開(kāi)發(fā)。
3. 硬件適配與性能優(yōu)化面向GPU、FPGA等高性能計(jì)算平臺(tái)，進(jìn)行算法模塊優(yōu)化和性能測(cè)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(xùn)練瓶頸問(wèn)題。

任職要求

1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先。深厚的學(xué)術(shù)背景有助于深入理解深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，掌握前沿算法與模型架構(gòu)原理，為復(fù)雜模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供堅(jiān)實(shí)保障。
2. 擁有 3 - 5 年深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，至少主導(dǎo)或深度參與過(guò)兩個(gè)以上大型深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，涵蓋模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及部署全流程，積累豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉不同領(lǐng)域大模型應(yīng)用的痛點(diǎn)與解決方案。
3. 精通深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠熟練運(yùn)用框架搭建各類(lèi)深度學(xué)習(xí)模型，包括但不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如 LSTM、GRU 等，并針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行架構(gòu)優(yōu)化。
4. 深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，熟知模型訓(xùn)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(diǎn)、任務(wù)需求合理選擇算法及調(diào)整參數(shù)，提升模型訓(xùn)練效率與準(zhǔn)確性。
5. 熟悉分布式計(jì)算與并行計(jì)算技術(shù)，掌握如何在大規(guī)模集群環(huán)境下部署深度學(xué)習(xí)模型，利用多機(jī)多卡加速模型訓(xùn)練，以應(yīng)對(duì)大模型訓(xùn)練對(duì)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(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟練掌握線(xiàn)性代數(shù)、概率論、微積分等數(shù)學(xué)知識(shí)，能夠運(yùn)用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行模型推導(dǎo)、分析與優(yōu)化，從理論層面保障模型的科學(xué)性與有效性。
7. 嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)法規(guī)，在模型訓(xùn)練與應(yīng)用過(guò)程中確保數(shù)據(jù)安全，不泄露敏感信息，維護(hù)公司與客戶(hù)權(quán)益。

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