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一、技術(shù)能力：（30%） 1、深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)：熟悉深度學(xué)習(xí)原理，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播、梯度下降等算法，熟悉常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 2、編程與框架：熟練 Python 編程語言，以及 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，能夠使用框架進(jìn)行模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化。 3、數(shù)據(jù)處理：具備數(shù)據(jù)挖掘、清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)的能力，能處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理和后處理的方法。 4、分布式計(jì)算與系統(tǒng)架構(gòu)：了解分布式計(jì)算框架，如 Hadoop、Spark 等，掌握 GPU 加速技術(shù)，能夠利用高性能計(jì)算資源進(jìn)行大模型訓(xùn)練 5、大模型的應(yīng)用涉及自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、智能推薦等多個(gè)領(lǐng)域，人才需要具備跨學(xué)科知識 二、業(yè)務(wù)能力：（70%） 1、熟悉生產(chǎn)制造企業(yè)，大模型應(yīng)用項(xiàng)目管理流程； 2、能夠快速定位業(yè)務(wù)需求，搭建項(xiàng)目框架，模型框架，資源需求等實(shí)施架構(gòu) ； 3、有大模型實(shí)施經(jīng)驗(yàn)或者AI項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。