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1. 理工科或计算机相关专业，硕士及以上学历，两年以上相关工作经历，知名高校背景优先； 2. 精通常用机器学习算法及其原理，对算法特点有深刻理解，能结合具体业务快速完成技术选型、算法实现、迭代调优； 3. 有以下相关方向经验：图像分析，图像识别，图像跟踪，图像检测、图像搜索等方向； 4. 有在嵌入式系统中应用机器学习算法经验者优先。平台包括海思、英伟达。熟悉Tensorflow、Pytorch、Sklearn等至少一种深度学习/机器学习框架，能够进行完整的机器学习环境搭建、模型开发、调优和部署应用； 5. 良好的学习和研究能力，能独立阅读国内外最新文献； 6. 具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，熟练掌握C、Java和Python中至少一种语言； 7. 具有量化、剪枝等神经网络优化经验； 8. 有实际项目经验； 9. 有自动驾驶、SLAM等多传感器融合项目开发经验者优先； 10. 具有数字信号处理器类算法DSP开发经验者优先； 11. 具有音频信号处理、语音识别、声纹识别算法开发经验者优先； 12. 具有虚拟化或容器类平台开发经验者优先； 13. 工作地点可选杭州

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一、主要职责： 核心算法研发： 承担自然语言处理（NLP）与多模态（视觉-语言）方向的算法设计、实验验证及实际应用落地，重点技术领域涵盖： NLP方向： 口语发音与流利度评估、作文智能批改与优化、数学应用题自动求解、知识图谱构建与推理、智能问答及对话系统开发。 多模态方向： 图文公式识别、教育场景下的图像与视频理解、基于视频的行為识别、交互式虚拟教师系统研发。 模型部署与优化： 将训练完成的模型集成至线上运行环境，开展性能调优与加速处理，保障其在云端或终端设备上的高效稳定运行。 数据处理与挖掘： 针对教育行业特有的多源数据（如语音、文本、题目、板书图像等）进行清洗、分析与建模，构建高质量专用数据集，并实施有效特征提取。 产品闭环与迭代： 与产品及教学研究团队深度协作，深入理解教育业务逻辑，通过A/B测试量化算法表现，并结合用户反馈与实际数据持续优化模型效果。 技术前沿追踪： 持续关注NLP与多模态领域的最新进展（如大语言模型、Agent架构等），探索其在教育产品中的创新应用场景。 二、任职要求 计算机科学、人工智能、自然语言处理、模式识别等相关专业本科及以上学历。 具备良好的编程基础，熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发环境。 拥有扎实的算法与数据结构功底，能够应对复杂工程问题的挑战。 熟悉NLP关键技术：文本表示方法、预训练模型（如BERT、GPT系列）、序列标注、文本生成、情感分析、对话系统设计等。 掌握多模态核心技术：视觉问答、图文匹配检索、图像描述生成、视觉语言联合预训练模型（如CLIP、BLIP等）。 技术框架： 精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。 工程化能力： 具备模型上线部署的基本经验，了解 Docker 容器化技术及 Web 服务开发（如 Flask/FastAPI）相关工具链。 综合素质： 具备出色的逻辑思维、沟通协调能力及团队合作意识，对人工智能与教育融合方向有强烈兴趣。 三、优先考虑条件： 在以下技术领域具备实际项目经验者优先： 语音技术： 语音识别、语音合成、口语能力评测系统开发。 大语言模型应用： 参与过LLM微调、Prompt工程设计、RAG架构搭建或Agent系统实现。 多模态模型： 有独立完成多模态大模型训练或微调的实际经历。

【岗位职责】 1. 负责将算法团队产出的模型与方案转化为可稳定运行的工程化系统，建立算法到工程落地的标准化流程。 2. 与算法团队紧密协作，深入理解模型设计逻辑与效果指标要求，确保工程实现不偏离算法设计初衷。 3. 与研发团队对接工程实现约束，将性能、内存、延迟等工程限制及时反馈给算法团队，推动双方达成可落地的技术方案。 4. 排查并解决算法模型在实验环境与生产环境之间的表现差异问题，包括性能不达标、部署集成困难等典型断层场景。 5. 协调算法迭代节奏与工程化版本节奏，建立双方同步机制，避免因节奏不一致导致的落地延误。 6. 跟踪算法工程化项目的全流程进度，主动识别算法与工程之间的衔接卡点，推动问题闭环解决。 7. 建立并持续完善算法工程化的衔接机制与工作规范，从根本上减少断层问题反复出现。 【岗位要求】 1. 计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历。 2. 3-5年相关工作经验，需同时具备算法理解能力与工程实现能力。 3. 熟悉主流算法框架（PyTorch、TensorFlow等），了解模型训练与推理的基本原理。 4. 具备工程化部署经验，掌握模型转换、量化、推理优化等实际操作。 5. 熟练使用Python，具备C++工程开发能力，能独立完成算法到工程的转化实现。 6. 能够读懂算法团队的模型设计逻辑，同时理解研发团队的工程约束（性能、内存、延迟等），具备双向沟通转化能力。 7. 具备将算法原型转化为可上线工程方案的实际项目经验。 8. 有算法模型从实验室到量产落地的完整项目经验，熟悉端侧部署（移动端/嵌入式AI推理），有跨团队推动项目落地成功案例者优先。