职位详情
岗位职责
1. 模型研发与落地:根据产品实际需求开展AI模型的调研与实现工作,熟练运用主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)完成模型训练、验证及持续迭代,保障模型效果稳步优化。
2. 数据处理与分析:承担数据预处理、特征构建、实验设计及结果评估任务,将原始数据转化为可支撑业务落地的有效输入(包括数据清洗、标注管理、数据划分与采样策略制定)。
3. MLOps体系搭建:构建端到端的机器学习工程流程,覆盖模型版本控制、实验记录、部署上线、运行监控、自动回放及性能异常预警机制。
4. 跨团队协作对接:配合后端、前端及数据平台团队推进系统集成,确保模型在真实场景中的高效应用与效果追踪。
5. 技术演进与优化:持续关注前沿技术动态,提出可行的模型优化路径(如量化、剪枝、知识蒸馏),推动创新技术在业务中的试点与应用。
任职要求
1. 学历要求:全日制本科及以上学历,计算机、数学、统计学或相关领域优先考虑。
2. 技术基础:具备1-4年相关领域工作经验,精通Python语言,具有扎实的算法能力,熟悉至少一种深度学习框架,有完整的模型训练、调参与上线项目经验。
3. 工程实践:掌握数据清洗、特征工程、建模分析与可视化方法,熟练使用Git、Docker及主流云平台(如AWS、Azure)的AI服务,了解CI/CD工程流程。
4. 问题解决能力:具备良好的逻辑思维与系统分析能力,能够准确识别模型性能瓶颈并制定有效改进方案。
5. 优先条件:曾主导2个以上核心模型项目开发,拥有Kaggle竞赛经历、AI顶会论文发表或开源社区贡献者优先。
1. 模型研发与落地:根据产品实际需求开展AI模型的调研与实现工作,熟练运用主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)完成模型训练、验证及持续迭代,保障模型效果稳步优化。
2. 数据处理与分析:承担数据预处理、特征构建、实验设计及结果评估任务,将原始数据转化为可支撑业务落地的有效输入(包括数据清洗、标注管理、数据划分与采样策略制定)。
3. MLOps体系搭建:构建端到端的机器学习工程流程,覆盖模型版本控制、实验记录、部署上线、运行监控、自动回放及性能异常预警机制。
4. 跨团队协作对接:配合后端、前端及数据平台团队推进系统集成,确保模型在真实场景中的高效应用与效果追踪。
5. 技术演进与优化:持续关注前沿技术动态,提出可行的模型优化路径(如量化、剪枝、知识蒸馏),推动创新技术在业务中的试点与应用。
任职要求
1. 学历要求:全日制本科及以上学历,计算机、数学、统计学或相关领域优先考虑。
2. 技术基础:具备1-4年相关领域工作经验,精通Python语言,具有扎实的算法能力,熟悉至少一种深度学习框架,有完整的模型训练、调参与上线项目经验。
3. 工程实践:掌握数据清洗、特征工程、建模分析与可视化方法,熟练使用Git、Docker及主流云平台(如AWS、Azure)的AI服务,了解CI/CD工程流程。
4. 问题解决能力:具备良好的逻辑思维与系统分析能力,能够准确识别模型性能瓶颈并制定有效改进方案。
5. 优先条件:曾主导2个以上核心模型项目开发,拥有Kaggle竞赛经历、AI顶会论文发表或开源社区贡献者优先。
2026-08-20 12:57
IP属地:贵州贵阳
职位福利
本科3-5年深度学习多模态算法大模型算法GPTALIGNTransformerDNNLSTM搜索/推荐算法自然语言处理PyTorchTensorFlowOpenCV

中电金信软件有限公司
不需要融资 · 10000人以上

工作地址

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