職位描述
該職位還未進行加V認證,請仔細了解后再進行投遞!
崗位要求:
1. 深厚的學術(shù)與技術(shù)背景:
學歷要求:本科及以上學歷,計算機科學、人工智能、數(shù)學或相關(guān)專業(yè)。
理論基礎(chǔ):深入理解機器學習和深度學習的基本原理,熟悉各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法。
2. 編程與實現(xiàn)能力:
熟練掌握Python、Java等編程語言,具備良好的編程習慣和代碼優(yōu)化意識。
能夠熟練使用MindSpore、TensorFlow、PyTorch等深度學習框架,進行模型的開發(fā)、訓練和調(diào)試。
3. 數(shù)據(jù)處理與分析能力:
精通數(shù)據(jù)預處理技術(shù),包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和選擇等。
能夠運用統(tǒng)計學方法對數(shù)據(jù)進行深入分析,為模型開發(fā)提供有力支持。
4. 模型設(shè)計與創(chuàng)新能力:
能夠根據(jù)項目需求獨立設(shè)計并實現(xiàn)復雜的大模型,解決實際問題。
具備創(chuàng)新思維,能夠不斷探索新的模型結(jié)構(gòu)和算法,提升模型性能和效率。
5. 團隊協(xié)作與溝通能力:
具備良好的團隊協(xié)作精神,能夠與團隊成員緊密合作,共同推進項目進展。
擁有出色的溝通能力,能夠清晰表達技術(shù)觀點,與團隊成員及其他部門有效溝通。
6. 問題解決與抗壓能力:
具備強大的問題解決能力,能夠迅速定位并解決模型開發(fā)過程中遇到的技術(shù)難題。
擁有良好的抗壓能力,能夠在緊張的工作環(huán)境中保持高效的工作狀態(tài)。
崗位職責:
1、負責深度學習項目的需求分析,理解業(yè)務(wù)場景和目標,基于業(yè)務(wù)場景設(shè)計適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的大模型架構(gòu)和解決方案
2、使用tensorflow/pytorch等主流框架進行機器學習相關(guān)的算法研究和應(yīng)用
3、對原始數(shù)據(jù)進行清洗、標準化等操作,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。準備和標記數(shù)據(jù),用于模型的訓練。基于開發(fā)環(huán)境完成中醫(yī)藥模型訓練,調(diào)整超參數(shù),監(jiān)控訓練進度,并解決訓練過程中的問題
4、使用各種評估指標和測試數(shù)據(jù)來評估模型的性能。
根據(jù)評估結(jié)果進行模型微調(diào)、優(yōu)化或重新設(shè)計,以提升模型性能
5、負責大模型應(yīng)用的開發(fā)、部署和優(yōu)化工作。根據(jù)不同應(yīng)用場景的需求,設(shè)計并實施大模型應(yīng)用方案
1. 深厚的學術(shù)與技術(shù)背景:
學歷要求:本科及以上學歷,計算機科學、人工智能、數(shù)學或相關(guān)專業(yè)。
理論基礎(chǔ):深入理解機器學習和深度學習的基本原理,熟悉各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法。
2. 編程與實現(xiàn)能力:
熟練掌握Python、Java等編程語言,具備良好的編程習慣和代碼優(yōu)化意識。
能夠熟練使用MindSpore、TensorFlow、PyTorch等深度學習框架,進行模型的開發(fā)、訓練和調(diào)試。
3. 數(shù)據(jù)處理與分析能力:
精通數(shù)據(jù)預處理技術(shù),包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和選擇等。
能夠運用統(tǒng)計學方法對數(shù)據(jù)進行深入分析,為模型開發(fā)提供有力支持。
4. 模型設(shè)計與創(chuàng)新能力:
能夠根據(jù)項目需求獨立設(shè)計并實現(xiàn)復雜的大模型,解決實際問題。
具備創(chuàng)新思維,能夠不斷探索新的模型結(jié)構(gòu)和算法,提升模型性能和效率。
5. 團隊協(xié)作與溝通能力:
具備良好的團隊協(xié)作精神,能夠與團隊成員緊密合作,共同推進項目進展。
擁有出色的溝通能力,能夠清晰表達技術(shù)觀點,與團隊成員及其他部門有效溝通。
6. 問題解決與抗壓能力:
具備強大的問題解決能力,能夠迅速定位并解決模型開發(fā)過程中遇到的技術(shù)難題。
擁有良好的抗壓能力,能夠在緊張的工作環(huán)境中保持高效的工作狀態(tài)。
崗位職責:
1、負責深度學習項目的需求分析,理解業(yè)務(wù)場景和目標,基于業(yè)務(wù)場景設(shè)計適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的大模型架構(gòu)和解決方案
2、使用tensorflow/pytorch等主流框架進行機器學習相關(guān)的算法研究和應(yīng)用
3、對原始數(shù)據(jù)進行清洗、標準化等操作,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。準備和標記數(shù)據(jù),用于模型的訓練。基于開發(fā)環(huán)境完成中醫(yī)藥模型訓練,調(diào)整超參數(shù),監(jiān)控訓練進度,并解決訓練過程中的問題
4、使用各種評估指標和測試數(shù)據(jù)來評估模型的性能。
根據(jù)評估結(jié)果進行模型微調(diào)、優(yōu)化或重新設(shè)計,以提升模型性能
5、負責大模型應(yīng)用的開發(fā)、部署和優(yōu)化工作。根據(jù)不同應(yīng)用場景的需求,設(shè)計并實施大模型應(yīng)用方案
工作地點
地址:廣州黃埔區(qū)科學城金峰園路2號(地鐵6號線-金峰站)


職位發(fā)布者
HR
廣州市香雪制藥股份有限公司

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制藥·生物工程
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1000人以上
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公司性質(zhì)未知
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開發(fā)區(qū)科學城金峰園路2號
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