系统架构师（AI算法）

2、运用主流深度学习模型，对项目中的数据进行处理与分析，构建高效的训练数据集。

3、独立完成深度学习模型的训练任务，通过优化算法不断提升模型的性能和精度，包括CV、LLM、时序、多模态等，在大模型预训练、微调、Agent等方向。

4、深入研究模型优化策略，包括但不限于模型压缩、量化等技术，以实现模型的高效运行。

5、负责将训练好的模型进行推理部署，稳定、快速地运行，并解决部署过程中出现的技术问题。

6、跟踪深度学习领域的前沿技术，结合文档处理的特点，探索新技术在项目中的应用可能性。

7、参与百亿参数量的大模型在垂直领域研发的全流程工作。

8、参与NLP常见任务，如信息抽取、文档摘要、文本分类等。

要求：

1、计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。

2、熟悉主流的深度学习模型，如 ResNet、Yolo、Vit、Beit系列等，能够熟练运用深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、Transformer）进行模型开发。

3、深入了解模型训练、优化、推理部署的全过程，具有丰富的实践经验，能够独立解决模型训练和部署过程中的复杂问题。

4、熟悉主流的 CNN、RNN 、LLM基础技术，对其原理和应用场景有深刻的理解，能够根据项目需求灵活选择和改进相关技术。

5、具备良好的数学基础，掌握线性代数、概率论、数理统计等相关知识，能够运用数学方法解决深度学习中的问题。

6、具备较强的编程能力，熟练使用python/java/C++，熟悉Linux 开发环境和shell，熟悉主流深度学习工具Pytorch、TensorFlow等。

7、熟悉openCV 使用和有对应的工作经验。

8、熟练使用Linux操作系统，了解常见的命令和Shell编程；

9、熟悉Transformer架构及其应用，具有BERT、GPT等预训练模型使用经验；熟悉LangChain、LlamaIndex等框架；

10、 对业界新技术有强烈兴趣，熟悉主流大模型(如GPT、Claude等)的应用与调优，具有prompt工程经验；

11、5年以上软件架构设计经验；微服务框架下的软件开发经验；有分布式系统设计经验，高性能分布式系统的架构设计;熟悉分布式架构、负载均衡及虚拟化技术；

12、熟练掌握分布式系统架构设计，深入了解Vue3、Spring、Kafka等常见互联网技术框架。

13、熟悉MySQL、Oracle、SQLServer、ES、MongoDB、PostgreSQL、Hbase、Hive等，能够进行数据库优化查询性能优化。