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柳州搜索推薦算法招聘

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2025-06-03
彭肖豐
崗位職責
掌握機器學習及深度學習的基礎知識
1)熟悉經典算法(監(jiān)督/無監(jiān)督化學習、集成學習等)。
2)理解模型評估與優(yōu)化方法(交叉驗證、超參數(shù)調優(yōu))。
3)掌握特征工程、數(shù)據(jù)清洗與預處理技術。
4)精通主流框架(TensorFlow/PyTorch/Keras)。
5)熟悉神經網(wǎng)絡架構(CNN、RNN、Transformer等)。
6)具備模型壓縮與優(yōu)化經驗(量化、剪枝、蒸餾)。
熟練掌握自然語言處理及推薦系統(tǒng)
1)文本處理技術(分詞、詞向量、句法分析)。
2)熟悉預訓練模型(BERT、GPT、T5等)的微調與部署。
3)掌握文本生成、問答系統(tǒng)、信息抽取等任務。
4)協(xié)同過濾、內容推薦、混合推薦算法。
5)熟悉召回、排序、重排等模塊設計。
深刻理解知識圖譜與語義理解
1)知識抽取、融合與存儲技術(如Neo4j、圖數(shù)據(jù)庫)。
2)熟悉本體建模、實體鏈接與關系推理。
3)了解語義搜索和知識推理算法。。
掌握數(shù)據(jù)標注與治理及數(shù)據(jù)庫
1)設計數(shù)據(jù)標注流程與質量控制策略。
2)熟悉數(shù)據(jù)增強與合成技術。
3)了解Milvus、FAISS等向量檢索技術,支持高維數(shù)據(jù)快速匹配
4)熟練使用SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(MySQL/MongoDB/Elasticsearch)
5)了解微服務架構與消息隊列(Kafka/RabbitMQ)。
6)模型推理加速(ONNX、TensorRT)。
約 1 個崗位
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