職位描述
深度學(xué)習(xí)圖像算法大模型算法TransformerPythonMESHCNNPOINTNETTensorFlowPyTorchKeras
一、崗位職責(zé)
1.負(fù)責(zé)構(gòu)建和優(yōu)化AI模型，主要負(fù)責(zé)3D深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和優(yōu)化。
2.進(jìn)行3D算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化，確保算法在不同環(huán)境下的高效運(yùn)行。
3.對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清洗、特征工程、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。
4.創(chuàng)新與技術(shù)前沿跟蹤：
5.算法應(yīng)用與落地：
6.項(xiàng)目管理與團(tuán)隊(duì)指導(dǎo)：
1.負(fù)責(zé)構(gòu)建和優(yōu)化AI模型，主要負(fù)責(zé)3D深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和優(yōu)化。
2.進(jìn)行3D算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化，確保算法在不同環(huán)境下的高效運(yùn)行。
3.對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清洗、特征工程、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。
4.創(chuàng)新與技術(shù)前沿跟蹤：
5.算法應(yīng)用與落地：
6.項(xiàng)目管理與團(tuán)隊(duì)指導(dǎo)：
二、任職要求
1.計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、電子工程或相關(guān)專業(yè)。
3.五年以上人工智能算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用AI算法的能力。
4.精通機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，熟悉常見模型（如CNN、RNN、Transformer）以及 相關(guān)的優(yōu)化方法。
5.對(duì)某一領(lǐng)域（如NLP、計(jì)算機(jī)視覺、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等）有深入研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。對(duì)3D領(lǐng)域（如meshcnn、pointnet相關(guān)模型）有深入研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者加分。
6.精通Python，并熟練使用至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras。
1.計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、電子工程或相關(guān)專業(yè)。
3.五年以上人工智能算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用AI算法的能力。
4.精通機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，熟悉常見模型（如CNN、RNN、Transformer）以及 相關(guān)的優(yōu)化方法。
5.對(duì)某一領(lǐng)域（如NLP、計(jì)算機(jī)視覺、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)等）有深入研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。對(duì)3D領(lǐng)域（如meshcnn、pointnet相關(guān)模型）有深入研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者加分。
6.精通Python，并熟練使用至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras。
工作地點(diǎn)
新橋東先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)園一號(hào)園區(qū)一號(hào)園區(qū)2棟1401
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