職位描述
JavaScript智慧物流NLP相關(guān)經(jīng)驗(yàn)人工智能
崗位職責(zé)：
1.熟悉Java設(shè)計(jì)模式，掌握Spring、MyBatis等主流框架，了解Redis、Elasticsearch等技術(shù)。具備良好的前端技術(shù)能力，如HTML、CSS、JavaScript、Vue等。
2.熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)操作，能夠使用MySQL、Oracle等數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行開發(fā)。了解Linux系統(tǒng)常用命令，能夠進(jìn)行自動(dòng)化部署。
3。熟悉大語言模型（NLP）和搭建大模型架構(gòu)，如Transformer或其他新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究和改進(jìn)現(xiàn)有模型以適應(yīng)特定領(lǐng)域的應(yīng)用需求。
4.模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)管道。
5.利用大規(guī)模計(jì)算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練，監(jiān)控訓(xùn)練過程，調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型性能，實(shí)施分布式訓(xùn)練策略。
6.將訓(xùn)練好的大模型集成到實(shí)際產(chǎn)品或服務(wù)中，解決模型部署中的工程問題。
崗位要求：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)專業(yè)本科及以上，具有3年以研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
1.掌握 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和算法實(shí)現(xiàn)。
2. 對(duì) OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓(xùn)練和部署經(jīng)驗(yàn)。
3. 掌握?qǐng)D像采集、圖像標(biāo)注、圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、擴(kuò)散模型、圖像特征和目標(biāo)追蹤等框架和模型，能夠根據(jù)項(xiàng)目需求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)定制化模型架構(gòu)。
4. 精通數(shù)據(jù)清洗、篩選和圖像預(yù)處理、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及模型測(cè)試。
5. 運(yùn)用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實(shí)現(xiàn)模型的跨平臺(tái)轉(zhuǎn)換和高效部署，以及邊緣端設(shè)備部署。
6. 了解車輛大模型的訓(xùn)練及下游任務(wù)，以及車機(jī)智慧物聯(lián)設(shè)備優(yōu)先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術(shù)優(yōu)先。
1.熟悉Java設(shè)計(jì)模式，掌握Spring、MyBatis等主流框架，了解Redis、Elasticsearch等技術(shù)。具備良好的前端技術(shù)能力，如HTML、CSS、JavaScript、Vue等。
2.熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)操作，能夠使用MySQL、Oracle等數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行開發(fā)。了解Linux系統(tǒng)常用命令，能夠進(jìn)行自動(dòng)化部署。
3。熟悉大語言模型（NLP）和搭建大模型架構(gòu)，如Transformer或其他新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究和改進(jìn)現(xiàn)有模型以適應(yīng)特定領(lǐng)域的應(yīng)用需求。
4.模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)管道。
5.利用大規(guī)模計(jì)算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練，監(jiān)控訓(xùn)練過程，調(diào)整超參數(shù)以優(yōu)化模型性能，實(shí)施分布式訓(xùn)練策略。
6.將訓(xùn)練好的大模型集成到實(shí)際產(chǎn)品或服務(wù)中，解決模型部署中的工程問題。
崗位要求：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)專業(yè)本科及以上，具有3年以研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
1.掌握 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和算法實(shí)現(xiàn)。
2. 對(duì) OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓(xùn)練和部署經(jīng)驗(yàn)。
3. 掌握?qǐng)D像采集、圖像標(biāo)注、圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、擴(kuò)散模型、圖像特征和目標(biāo)追蹤等框架和模型，能夠根據(jù)項(xiàng)目需求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)定制化模型架構(gòu)。
4. 精通數(shù)據(jù)清洗、篩選和圖像預(yù)處理、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及模型測(cè)試。
5. 運(yùn)用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實(shí)現(xiàn)模型的跨平臺(tái)轉(zhuǎn)換和高效部署，以及邊緣端設(shè)備部署。
6. 了解車輛大模型的訓(xùn)練及下游任務(wù)，以及車機(jī)智慧物聯(lián)設(shè)備優(yōu)先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術(shù)優(yōu)先。
工作地點(diǎn)
北京海淀區(qū)朗麗茲西山花園酒店朗麗茲寫字樓13號(hào)9006室
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