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职位详情
1、具备全日制本科及以上学历，计算机、统计学等相关专业背景。
2、拥有5年以上NLP领域工作经验，至少参与过1次全国性银行同业大模型项目。
3、精通Python、Matlab等编程语言，具备良好的编码规范与代码管理习惯。
4、具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉基本概念、原理及核心算法，深入掌握常见机器学习方法（如回归、分类、聚类）和深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）。
5、深入理解BERT、CLIP等自然语言处理主流框架的底层机制，并具备实际项目应用经验。
6、熟练运用大模型训练与优化技术，包括LoRA微调、提示词工程等关键方法；
7、熟练使用PyTorch构建并训练常用深度神经网络，如MLP、BP及Transformer结构；
8、能够基于GPT系列大模型实现高质量文本生成任务，具备LLaMA、CLIP等预训练模型微调经验；
9、熟悉强化学习典型算法的核心原理与实践路径，具备丰富的算法复现与智能体训练经历；掌握分布式强化学习框架的训练与调优策略；
10、深入掌握自然语言处理领域持续学习方向的前沿进展，如L2P、DualPrompt等方法原理，并具有充分的实际应用积累。
2、拥有5年以上NLP领域工作经验，至少参与过1次全国性银行同业大模型项目。
3、精通Python、Matlab等编程语言，具备良好的编码规范与代码管理习惯。
4、具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉基本概念、原理及核心算法，深入掌握常见机器学习方法（如回归、分类、聚类）和深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）。
5、深入理解BERT、CLIP等自然语言处理主流框架的底层机制，并具备实际项目应用经验。
6、熟练运用大模型训练与优化技术，包括LoRA微调、提示词工程等关键方法；
7、熟练使用PyTorch构建并训练常用深度神经网络，如MLP、BP及Transformer结构；
8、能够基于GPT系列大模型实现高质量文本生成任务，具备LLaMA、CLIP等预训练模型微调经验；
9、熟悉强化学习典型算法的核心原理与实践路径，具备丰富的算法复现与智能体训练经历；掌握分布式强化学习框架的训练与调优策略；
10、深入掌握自然语言处理领域持续学习方向的前沿进展，如L2P、DualPrompt等方法原理，并具有充分的实际应用积累。
2026-10-21 13:26
IP属地：广东深圳
职位福利
本科5-10年NLP机器学习银行深度学习大模型算法算法工程化经验参加算法相关竞赛/获奖SLAM算法MATLABPython
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