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任职要求 1、硬性条件 计算机相关专业硕士及以上学历（优秀应届生可适当放宽）；或本科学历并具备2年以上人工智能领域工作经验（能力突出者可酌情放宽），满足以下任一方向实际项目经验即可：大模型项目实践、自然语言处理（NLP）项目实践、图像与视觉处理（CV）项目实践、机器学习项目实践、数据分析项目实践。 技术能力 — 熟悉主流大模型架构，如DeepSeek、Qwen、ChatGLM、Llama等，掌握Langchain框架、向量数据库、RAG技术、模型微调、Agent开发及MCP协议等相关技术，具备模型压缩、RLHF优化、分布式训练实践经验。 — 掌握经典RNN结构，如LSTM、GRU、Seq2Seq等，理解Transformer中Attention机制与位置编码原理，曾使用BERT、XLNET等主流预训练模型解决文本序列任务。 — 熟悉图像处理常用算法，熟练运用OpenCV等视觉计算开源工具；深入研究HOG、LBP、MTCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO等在检测、识别、跟踪、分割中的应用；了解基于特征的图像拼接与定位方法。 — 精通传统机器学习经典算法，包括逻辑回归、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等，能独立推导算法实现过程。 — 具备扎实的数据分析、数据挖掘、数据清洗、预测建模经验；拥有业务抽象与信息建模能力，可将复杂业务场景拆解为标准化模型；熟练使用Excel、SQL（HIVE）进行数据提取、加工与分析；熟练操作Tableau、PowerBI、FineBI等可视化工具，熟悉Hadoop、Spark等大数据平台者优先考虑。 2、软性素质 责任心强，工作认真投入，热爱教育事业，表达清晰流畅，具备基本授课能力； 乐于持续学习新技术，能够适应教育行业的工作节奏与需求变化。 3、加分项 有高校助教、家教经历或IT培训机构答疑/教学经验者优先。 具备大模型推理加速研发经验者优先。 具备知识图谱构建与开发经验者优先。 具备大规模分布式系统应用经验者优先。 有大型互联网企业推荐系统、广告算法、金融风控模型研发背景者优先。 拥有个人技术博客、GitHub开源项目贡献或企业内部技术分享记录者优先。

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