职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 硕士
- 人工智能
- 机器学习
- 算法
岗位信息如下: 1、基于华为研发积累的海量数据资产(PB级),通过AkanzhunI及机器学习/深度学习技术,挖掘与固化研发过程价值信息,从人的研发经验数据中学习,建立智能化研发模型,洞察预测研发业务及过程趋势,辅助支撑研发人员高效作业,提升研发效率。 A、PB级大数据训练系统,涉及ETL、SQL和NOSQL等数据处理与分析关键技术 B、研发知识网络 C、用例和脚本模型 D、基于深度学习的自动化判定系统 E、研发数据模型和智能分析 2、聚焦华为现直聘有产品的研发能力和研发数据,引入先进的人工智能和大数据分析技术,构建新一代智能化研发工具平台,支撑研发全流程活动自动化、智能化,提升公司产品从开发环境到生产环境的全流程验证能力。 3、根据业界技术发kanzhun展趋势、业务发展趋势和公司产品与解决方案现状,给出研发领域的年度规划与平台架构总体策略;重点关注人工智boss能技术在研发业务中的应用; 4、对业界新技术保持敏锐的感知,积极探索新技术在工具上的应用并指导相关人员落实到工具;
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- 信息抽取
- 深度学习
- 大模型算法
- 自然语言处理算法
- 算法工程化经验
- 大语言模型
- Python
1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验,其一即可; 2、编程能力强,熟练掌握Python等编程语言;对于AI相关的Python库比较了解,比如Pa直聘ndas等; 3、 创新能力比较强,对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性; 4、紧跟AI领域的最新发展动态,通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识直聘和技能; 5、解决问题的能力比较强,善于解决各种繁琐的技术问题;比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等;对数据比较敏kanzhun感,数据工作比较细致,包括数据质量、数据分布、CBOSS直聘ase分析、数据调优等。 加分项: 1)熟悉传统机器学习的概念,熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标; 2)熟悉深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等;可以利用这些框架快速搭建和训练模型,解决实际问题,比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型; 3)具有良好的数学基础,对概来自BOSS直聘率论、线性代数、微积分了解,能够通过数学方法分析模型的性能和误差,能够看懂用公式定义表述的学习任务。
技能解析
- 大数据分析
- 海量数据
- 技术发展
- 关键技术
- 技术发展趋势
- 解决方案
- 数据分析
- 研发工具
- 数据模型
- 研发经验
- 数据处理
- 平台架构
- NOSQL
- 开发环境
- 发展趋势
- 机器学习
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 深度学习框架
- 数学基础
- 解决问题的能力
- 兼容性问题
- 技术问题
- 数据质量
- 编程语言
- 解决问题
- 编程能力
- 质量问题
- 数学方法
- 创新能力
- 自然语言
- 熟悉机器学习
- 解决实际问题
- 机器学习
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 交通补助
- 节日福利
- 免费班车
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 员工旅游
- 带薪年假
- 法定节假日三薪
- 节假日加班费
- 夜班补助
- 加班补助
- 企业年金
- 股票期权
- 保底工资
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金
公司福利
- 就近租房补贴
- 年度体检
- 免费健身设施
- 家庭关爱假
- 家属自选保险
- 住房补贴
- 团建聚餐
- 餐补
- 带薪年假
- 股票期权
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金