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职位月薪: 面议
岗位职责:
1、大规模数据回灌:搭建并优化数据回灌流水线,实现从原始数据采集、清洗、筛选到模型训练集构建的全链路自动化,保障数据回灌的规模化、高效性与可追溯性。
2、评价系统研发:设计并落地模型与算法的自动化评估体系,包括离线评测指标体系设计、在线/仿真闭环评估框架搭建,持续量化各算法模块的性能表现。
3、可视化分析平台:开发数据可视化分析系统,支持多维度数据探索、模型性能趋势追踪及 Case 分析,提升研发团队的数据洞察效率。
4、闭环流程优化:与模型及数据平台团队紧密协作,持续优化数据闭环各环节的自动化程度,推动"数据采集 → 挖掘 → 标注 → 训练 → 评估 → 回灌"全流程提效。
5、前沿技术探索:跟踪业界最新进展,探索将大模型(LLM/VLM)、主动学习、自动标注等技术引入数据闭环系统,提升挖掘精度与回灌效率。
岗位要求:
1、计算机、人工智能、自动化、电子工程或相关专业本科及以上学历。
2、扎实的编程基础,精通 Python,熟悉 C++,能熟练使用 Pandas、NumPy、Spark 等数据处理工具;熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch / TensorFlow)。
3、具备大规模数据处理经验,熟悉分布式计算框架(Spark / Hadoop / Flink)及数据存储系统(HDFS / 对象存储等)。
4、具备良好的系统设计能力和较强的工程能力,能够独立完成从需求分析到系统落地的全流程工作。
5、具备优秀的问题分析与解决能力,善于跨团队沟通协作,能清晰表达技术方案。
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2、评价系统研发:设计并落地模型与算法的自动化评估体系,包括离线评测指标体系设计、在线/仿真闭环评估框架搭建,持续量化各算法模块的性能表现。
3、可视化分析平台:开发数据可视化分析系统,支持多维度数据探索、模型性能趋势追踪及 Case 分析,提升研发团队的数据洞察效率。
4、闭环流程优化:与模型及数据平台团队紧密协作,持续优化数据闭环各环节的自动化程度,推动"数据采集 → 挖掘 → 标注 → 训练 → 评估 → 回灌"全流程提效。
5、前沿技术探索:跟踪业界最新进展,探索将大模型(LLM/VLM)、主动学习、自动标注等技术引入数据闭环系统,提升挖掘精度与回灌效率。
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2、扎实的编程基础,精通 Python,熟悉 C++,能熟练使用 Pandas、NumPy、Spark 等数据处理工具;熟悉至少一种主流深度学习框架(PyTorch / TensorFlow)。
3、具备大规模数据处理经验,熟悉分布式计算框架(Spark / Hadoop / Flink)及数据存储系统(HDFS / 对象存储等)。
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