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崗位要求】 1. 協(xié)助進行AI算法的基礎(chǔ)研究和開發(fā)工作，參與算法模塊的實現(xiàn)； 2. 使用Python腳本清洗多源數(shù)據(jù)（文本/圖像），利用SQL進行數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計分析，通過半自動標注工具提升標注效率，確保數(shù)據(jù)集符合PACS標準； 3. 協(xié)助模型搭建，通過參數(shù)調(diào)整等操作優(yōu)化模型性能，記錄訓練過程指標，輸出實驗分析報告； 4. 參與AI算法的測試與驗證，監(jiān)測模型在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，協(xié)助解決出現(xiàn)的問題； 5. 系統(tǒng)學習Transformer/CNN等網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在團隊內(nèi)部分享論文復(fù)現(xiàn)心得，探索知識蒸餾等模型優(yōu)化技術(shù)在業(yè)務(wù)場景的可行性。 【經(jīng)驗要求】 1. 熟練使用Python進行科學計算，掌握Numpy向量化編程與Pandas數(shù)據(jù)透視操作，了解Matplotlib/Seaborn可視化方法； 2. 熟悉PyTorch框架基礎(chǔ)操作（Dataset/Dataloader構(gòu)建），能夠獨立完成CNN模型（如ResNet18）訓練與驗證集評估，了解模型保存與加載； 3. 掌握監(jiān)督學習算法（線性回歸/SVM）核心原理，理解交叉驗證與F1值等評估指標，了解常見數(shù)據(jù)增強策略（翻轉(zhuǎn)/噪聲添加）； 4. 具備代碼調(diào)試能力（使用PDB或PyCharm調(diào)試器），能通過特征重要性分析定位模型badcase； 5. 熟悉Git基礎(chǔ)操作（commit/push/rebase），能夠用Markdown編寫技術(shù)文檔，具備團隊協(xié)作工具（JIRA/Confluence）使用經(jīng)驗。