顺义区
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工作职责：
1、承担人工智能实体课程及线上课程的教学任务；
2、落实上级安排的各项工作内容。
任职资格：
1、技术能力：掌握Python编程语言，具备扎实的算法与数据结构功底，熟练运用至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）。
深入理解大语言模型机制，熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型结构。
2、大模型能力：在RAG、Agent、对话系统、大模型应用开发或推理优化等方向中，具备至少一项实际项目经验，能独立推进从需求分析到功能落地的完整流程。
熟悉大模型推理加速技术（如vLLM、TensorRT-LLM、量化部署等）者优先考虑。
具备NLP基础，了解常见自然语言处理任务（如文本分类、信息抽取、语义匹配等）。
3、工程经验：具备良好的工程规范意识，熟练使用Git、Linux环境，有云平台部署经验（如AWS、阿里云）者优先。
有大型语言模型微调（SFT、LoRA等）项目实践者优先。
有对开源大模型（如Llama、ChatGLM、Qwen等）进行二次开发的经验者优先。
相关方向要求如下：
三年及以上大模型开发、大模型推理优化与自然语言处理（NLP）项目经历，或图像与视觉处理（CV）项目经历，或机器学习项目经历；在任一领域具有丰富实战经验即可。
自然语言处理方向：熟悉经典RNN结构，如LSTM、GRU、Seq2Seq等，理解Transformer中的Attention机制、位置编码等核心概念，曾使用BERT、XLNET等主流预训练模型解决文本序列任务。
图像与视觉处理方向：掌握图像处理常用算法，熟悉OpenCV等视觉计算工具库；对HOG、LBP、MTCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO等检测、识别、跟踪、分割技术有深入研究；了解基于特征的图像拼接与定位方法，熟悉单/双目视觉或深度SLAM算法者更佳。
数据挖掘方向：精通常见机器学习经典算法，如逻辑回归、贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等，能够推导算法实现原理，并具备大规模分布式应用场景经验。
4、表达清晰，沟通顺畅，具备良好的团队合作精神。
5、学习能力强，具备独立分析与解决问题的能力，能适应较高强度的工作节奏。
6、具备GPU并行计算实践经验者优先。
1、承担人工智能实体课程及线上课程的教学任务；
2、落实上级安排的各项工作内容。
任职资格：
1、技术能力：掌握Python编程语言，具备扎实的算法与数据结构功底，熟练运用至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）。
深入理解大语言模型机制，熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型结构。
2、大模型能力：在RAG、Agent、对话系统、大模型应用开发或推理优化等方向中，具备至少一项实际项目经验，能独立推进从需求分析到功能落地的完整流程。
熟悉大模型推理加速技术（如vLLM、TensorRT-LLM、量化部署等）者优先考虑。
具备NLP基础，了解常见自然语言处理任务（如文本分类、信息抽取、语义匹配等）。
3、工程经验：具备良好的工程规范意识，熟练使用Git、Linux环境，有云平台部署经验（如AWS、阿里云）者优先。
有大型语言模型微调（SFT、LoRA等）项目实践者优先。
有对开源大模型（如Llama、ChatGLM、Qwen等）进行二次开发的经验者优先。
相关方向要求如下：
三年及以上大模型开发、大模型推理优化与自然语言处理（NLP）项目经历，或图像与视觉处理（CV）项目经历，或机器学习项目经历；在任一领域具有丰富实战经验即可。
自然语言处理方向：熟悉经典RNN结构，如LSTM、GRU、Seq2Seq等，理解Transformer中的Attention机制、位置编码等核心概念，曾使用BERT、XLNET等主流预训练模型解决文本序列任务。
图像与视觉处理方向：掌握图像处理常用算法，熟悉OpenCV等视觉计算工具库；对HOG、LBP、MTCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO等检测、识别、跟踪、分割技术有深入研究；了解基于特征的图像拼接与定位方法，熟悉单/双目视觉或深度SLAM算法者更佳。
数据挖掘方向：精通常见机器学习经典算法，如逻辑回归、贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等，能够推导算法实现原理，并具备大规模分布式应用场景经验。
4、表达清晰，沟通顺畅，具备良好的团队合作精神。
5、学习能力强，具备独立分析与解决问题的能力，能适应较高强度的工作节奏。
6、具备GPU并行计算实践经验者优先。
2026-05-20 11:14
IP属地：北京
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本科5-10年课程策划课程教授助理教师项目实训深度学习推荐算法机器学习语音算法视觉图像算法导航算法自然语音处理
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