職位描述
機器視覺機器學習算法深度學習算法TensorFlowPyTorch卷積神經(jīng)?絡 CNN循環(huán)神經(jīng)?絡 RNN?短期記憶?絡 LSTMTRANSFORMER 架構NumPyPython
國家電投（央企）外包崗位，長期穩(wěn)定，入職購買五險一金，簽三年勞動合同
上班時間：9:00-11:20,13:30-17:30 （雙休），法定節(jié)假日正常休假+多休1天帶薪年假
硬性條件：學信網(wǎng)可查本科，計算機相關專業(yè)，8年以上開發(fā)工作經(jīng)驗，3年以上高級算法開發(fā)經(jīng)驗，精通機器算法和深度學習算法。
工作內容：
1、參與項?所需的算法業(yè)務邏輯研究；2、參與和指導項?所需的算法模型的數(shù)據(jù)集標注；
3、參與項?所需的算法模型訓練、封裝、應?，外部模型的集成和應?；
4、參與項?所需的算法模型應?效果的評估和調優(yōu)；
5、參與項?所需的數(shù)據(jù)開發(fā)?作。
任職條件：
1、本科以上學歷，計算機相關專業(yè)；8年以上相關?作經(jīng)驗/3年以上?級算法開發(fā)經(jīng)驗，
2、扎實的數(shù)學基礎與算法理解：深?理解機器學習和深度學習算法背后的數(shù)學原理，熟練掌握常?機器學習算法（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、?持向量機等）和深度學習算法（如卷積神經(jīng)?絡 CNN、循環(huán)神經(jīng)?絡 RNN、?短期記憶?絡 LSTM、Transformer 架構等），能夠解釋其優(yōu)缺點和適?場景。
3、優(yōu)秀的編程能?：精通 Python 語?，熟悉其科學計算、數(shù)據(jù)處理和機器學習相關的庫，如 NumPy（?于?效的數(shù)值計算，例如進?矩陣乘法、數(shù)組操作等）、Pandas（?于數(shù)據(jù)清洗、轉換和分析，?便處理結構化數(shù)據(jù)）、Matplotlib 和 Seaborn（?于數(shù)據(jù)可視化，繪制各種統(tǒng)計圖表來展示數(shù)據(jù)分布和模型結果）等。掌握?少?個主流的深度學習框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。能夠使?這些框架構建、訓練和優(yōu)化神經(jīng)?絡模型。
1、本科以上學歷，計算機相關專業(yè)；8年以上相關?作經(jīng)驗/3年以上?級算法開發(fā)經(jīng)驗，
2、扎實的數(shù)學基礎與算法理解：深?理解機器學習和深度學習算法背后的數(shù)學原理，熟練掌握常?機器學習算法（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、?持向量機等）和深度學習算法（如卷積神經(jīng)?絡 CNN、循環(huán)神經(jīng)?絡 RNN、?短期記憶?絡 LSTM、Transformer 架構等），能夠解釋其優(yōu)缺點和適?場景。
3、優(yōu)秀的編程能?：精通 Python 語?，熟悉其科學計算、數(shù)據(jù)處理和機器學習相關的庫，如 NumPy（?于?效的數(shù)值計算，例如進?矩陣乘法、數(shù)組操作等）、Pandas（?于數(shù)據(jù)清洗、轉換和分析，?便處理結構化數(shù)據(jù)）、Matplotlib 和 Seaborn（?于數(shù)據(jù)可視化，繪制各種統(tǒng)計圖表來展示數(shù)據(jù)分布和模型結果）等。掌握?少?個主流的深度學習框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。能夠使?這些框架構建、訓練和優(yōu)化神經(jīng)?絡模型。
4、數(shù)據(jù)處理與分析能?：能夠對?規(guī)模數(shù)據(jù)進?預處理，包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、重復值等）、數(shù)據(jù)歸?化 / 標準化等。熟練運?數(shù)據(jù)探索性分析（EDA）?法，通過統(tǒng)計分析（計算均值、中位數(shù)、?差等統(tǒng)計量）和可視化技術（繪制直?圖、箱線圖、散點圖等）來理解數(shù)據(jù)的分布、相關性和特征
重要性，從?為模型選擇和特征?程提供依據(jù)。
5、模型開發(fā)與優(yōu)化能?：具備根據(jù)具體業(yè)務問題選擇合適的算法模型，并進?模型訓練、驗證和測試的能?。能夠合理劃分訓練集、驗證集和測試集，采?交叉驗證等?法評估模型的性能指標。了解?模型技術。
6、 實際項?經(jīng)驗與應?能?：具有?定的實際??智能項?開發(fā)經(jīng)驗，熟悉算法模型構建-評估-封裝-應?-調優(yōu)的完整流程。具備根據(jù)??智能算法應在實際業(yè)務場景中的效果進?模型的調優(yōu)能?。
重要性，從?為模型選擇和特征?程提供依據(jù)。
5、模型開發(fā)與優(yōu)化能?：具備根據(jù)具體業(yè)務問題選擇合適的算法模型，并進?模型訓練、驗證和測試的能?。能夠合理劃分訓練集、驗證集和測試集，采?交叉驗證等?法評估模型的性能指標。了解?模型技術。
6、 實際項?經(jīng)驗與應?能?：具有?定的實際??智能項?開發(fā)經(jīng)驗，熟悉算法模型構建-評估-封裝-應?-調優(yōu)的完整流程。具備根據(jù)??智能算法應在實際業(yè)務場景中的效果進?模型的調優(yōu)能?。
工作地點
重慶市-渝中區(qū)-嘉金路陽光金融中心35樓
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