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职位详情

• 湖州
• 1-3年
• 本科

• 大模型算法
• 模型加速/性能优化
• Python

职责描述 1、关键技术应用搭建：负责知识库、智能代理（Agent）、语言链（Langchain）等关键AI应用的搭建、调优与使用； 2、数据处理与管理：熟练掌握数据清洗、标准化、增强等预处理技术，以提高模型训练的效果。熟悉大数据处理框架（如Hadoop、Spark）和分布式存储系统，有效管理和处理大规模数据集； 3、模型训练与优化boss：熟练掌握分布式训练技术，利用多GPU、多节点进行模型训练来自BOSS直聘，提高训练效率，使用网格搜索、贝叶斯优化等方法进行超参数调整，了解并应用正则化技术（如bossbossDropout、L1/L2正则化）和优化算法（如Adam、RMSprop）来提高模型的泛化能力； 4、模型部署与监控：熟悉模型部署流程，能够在不同的生产环境中部署模型，如云平台、边缘设备等，实施模型监控策略，跟踪模型性能，确保模型在生产环境中的稳定性和可靠性； 5、业务打磨与AI应用研究：负责公司AI相关业务的优化与完善，研究AI技术在不同应用场景下的解决方案，推动AI相关业务的市场化进程，并对结果负责； 6、AI与业务结合探索：探索大模型和各类AI工具与公司直聘业务结合的方向、路径，负责基于各类AI模型的创新研究与探索及相关产品研发工作； 7、团队协作与知识共享：与数据科学家、产品经理、软件工程师等跨职能团队成员合作，共同推进项目，并通过撰写技术博客、发表论文、参与会议等方式，分享大模型等的开发和应用的经验与成果； 8、其他任务：完成上级领导安排的其他相关工作。 任职要求 1.计算机、应用数学、人工智能等相关专业本科以上学历，1-3年AI相关领域工作经验，可接受优秀应届毕业生； 2.有过知识库、Agent、Langchain等技术的实战经验，并熟练掌握这些工具； 3.熟悉Python/GO语言编程，有扎实的编程基础； 4.熟练掌握SparkML/Python Sklearn/Tensorflow/Caffe等机器学习和深度学习框架中的一种或多种优先； 5.熟悉常见的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等，能够根据业务需求自定义模型结构，进行模型的创新设计。