1、通過需求分析選取合適的算法模型；
2、優(yōu)化算法模型的各種參數(shù)以提升整體的性能指標(biāo)；
3、收集和整理訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本，并評估訓(xùn)練集與測試集的有效性；
4、跟進和評估最新的機器學(xué)習(xí)與生成式算法的發(fā)展趨勢，了解最新的算法模型；
5、進行嵌入式算法的移植與接口實現(xiàn)；
6、針對具體業(yè)務(wù)進行判別式算法的訓(xùn)練與優(yōu)化；
7、針對具體業(yè)務(wù)進行生成式算法的訓(xùn)練與優(yōu)化。
1、碩士及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、人工智能、模式識別等相關(guān)專業(yè)；具備扎實的數(shù)學(xué)功底，尤其是在概率論、統(tǒng)計學(xué)、線性代數(shù)和優(yōu)化算法方面；
2、精通Python，具備良好的代碼編寫習(xí)慣和工程能力，熟悉C/C++者優(yōu)先；深入理解機器學(xué)習(xí)原理，特別是在深度學(xué)習(xí)框架如TensorFlow、PyTorch上的應(yīng)用，熟悉Transformer架構(gòu)及其變種。
3、了解機器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用領(lǐng)域及其適用的算法場景，了解模型的評估方法，熟悉模型優(yōu)化技術(shù)，如超參數(shù)調(diào)優(yōu)、正則化、數(shù)據(jù)增強等
4、熟悉數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和特征工程，具備處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗；
5、熟悉主要算法及其參數(shù)，熟悉模型優(yōu)化技術(shù)，如超參數(shù)調(diào)優(yōu)、正則化、數(shù)據(jù)增強等；
6、較強的英文閱讀能力；
7、邏輯性強、較好的抗壓能力以及團隊合作能力。

職位類別： 算法工程師

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