数据建模

该职位来源于猎聘 1、【传统算法模型】 1）人员背景：有扎实的编程基础和计算机科学背景知识，具备良好的学习能力、 沟通能力、团队协作能力。 2）基础能力：熟悉各种数据结构操作查询遍历，熟悉 pytorch、TensorFlow、 paddlepaddle 等深度学习框架，熟练掌握 python 语言，有一定的算法开发经 验，有计算复杂度知识，有 Linux/Unix 环境开发调试不同语言项目研发的经验。 3）算法能力：具备 ML、CV、NLP 主流算法开发和调优实际项目经验，包括但 不限于：数据预处理、数据增强、GBDT、LR、图像目标检测、目标跟踪，图像 分割、文本分类、要素抽取、OCR 等场景的实际项目交付落地和优化经验。 4）产品能力：熟悉 AI 中台智能数据、模型开发、模型中心等产品功能，能基于 产品进行模型算法交付，并有过成功交付经验。 5）有成熟的算法模型交付案例（加分项） 2、【大模型】 1）基础 Linux 运维能力：熟悉常见的文件、文件夹、搜索等命令，熟悉 vim 等 命令行文件编辑命令 2）个人通用能力：具有优秀的沟通和团队协作能力，具有良好的项目管理和执 行能力，对开发流程、标准熟悉，对技术方案、测试方案有把控力；高度的责任 心，吃苦耐劳，具有客户服务精神和团队精神；熟练使用 Python 语言，有数 据处理、自然语言处理的相关经验。熟悉 Linux、Docker、K8s 的原理和基本 操作，有相应的开发经验； 3）算法建模能力 i）熟悉常用的算法框架，如 scikit-learn、TensorFlow、pytorch、paddlepaddle 等 ii）熟悉算法建模的各个步骤，包括数据预处理、数据分析、特征提取、算法建 模、模型调优、模型评估、推理预测等 iii）具备一定的算法储备，在 CV、NLP、传统机器学习任一方面有丰富的建模经 验，每个领域至少有一到两个熟悉的算法，包括原理和实践 iiii）在部分行业或场景有过成熟的算法解决方案，及项目算法类交付经验 4、大模型交付能力 i）大模型优化能力：熟悉 prompt 编写及优化，能基于特定场景编写和优化 prompt，构建稳定的 prompt 模板。 ii）大模型精调：掌握 SFT、LoRA、P-Tunning 等模型优化方法，通过业务调研、 数据分析、大模型微调训练等进行模型微调优化。 iii）大模型应用开发能力：能基于 LangChain 对大模型进行 AI 应用开发；掌握 Python Web 开发框架（如 Flask、FastAPI 等），有服务应用实际开发和部署经 验。 iiii）大模型咨询培训能力：了解市面上的大模型（如 chatGPT、文心大模型、百 川、MOSS、LLAMA、清华 GLM 等），并能基于大模型提供咨询/培训。 l 部署支撑能力：有区域化/模型/大模型部署能力和支撑能力能够快速响应地域 就近调度支撑需求