1. 计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业硕士及以上学历； 2. 熟练掌握主流机器学习、深度学习算法，具备扎实的算法理论基础和工程项目落地经验，熟悉算法训练、调优、评估全流程； 3. 具备良好的编程能力，熟练使用 Python，精通 PyTorch/TensorFlow 任一主流深度学习框架；熟悉 Hugging Face、MMLab 等主流开源生态，能够熟练调用、改造开源项目，具备基础的算法模块设计与工程落地能力； 4. 具备良好的数学基础（线性代数、概率论与数理统计、微积分、优化理论），熟悉经典机器学习模型（SVM、Boosting、贝叶斯等）；掌握 DNN、CNN、RNN、Transformer 等深度学习核心网络原理；了解 ResNet、ViT 等主流视觉骨干网络，熟悉目标检测、语义分割、时序建模等常见视觉与序列任务算法及调优方法； 5. 掌握大模型相关核心技术，包括提示工程、大模型微调、RAG检索增强、向量检索、自然语言理解与生成；具备数据集清洗、高质量样本筛选、模型效果评测及结果可视化能力，能够根据业务数据构建微调与对齐数据集； 6. 具备良好的文档撰写、业务理解与沟通协作能力，责任心强，能够高效配合团队完成项目迭代与技术落地。 1. 负责人工智能核心技术研发，涵盖行业大模型的研发与应用、AI4Science、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等方向的前沿算法研究、创新与架构设计； 2. 负责深度学习模型的架构设计、选型、高效调参和结构创新，以及模型在实际场景下的验证与工程化； 3. 专注于港机领域（如大型设备状态、作业安全规范、货物损伤识别等）的核心视觉任务算法（目标检测、跟踪、分割等）的研究、开发与深度优化； 4. 深度参与AI系统研发全流程，配合团队完成技术选型、模型设计、核心代码开发、性能调优及问题排查，支撑AI系统搭建与迭代升级； 5. 结合自身技术储备，将业务需求转化为 AI 解决方案，并撰写高质量技术文档，助力公司产品与服务的技术迭代升级。

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