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1. 熟悉深度學習/機器學習基礎(chǔ)：了解深度學習（如CNN、RNN、Transformer等）及經(jīng)典機器學習算法的原理與應(yīng)用，具備模型訓練、調(diào)優(yōu)、評估及實際部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 熟悉主流深度學習框架與工具：掌握PyTorch、TensorFlow 等至少一種主流深度學習框架，能夠閱讀并優(yōu)化機器學習相關(guān)代碼，有圖片、文本、音視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與解析經(jīng)驗，或者智能系統(tǒng)研發(fā)、算法工程化經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 熟練掌握 Python 或者至少一種其他編程語言（如 Java、C/C++、Go），熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，具備將算法模型轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、高效的生產(chǎn)服務(wù)的能力，能夠獨立完成前后端數(shù)據(jù)交互和第三方接口集成，具備良好的編程能力和較強的工程化能力；
4. 熟悉服務(wù)端開發(fā)與系統(tǒng)架構(gòu)：了解微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計理念，有 Docker、Kubernetes、Flask/FastAPI 等相關(guān)技術(shù)使用經(jīng)驗，具備高并發(fā)、高可用系統(tǒng)開發(fā)或維護經(jīng)驗者優(yōu)先。
具備良好的溝通與團隊協(xié)作能力：能夠與產(chǎn)品、算法、前端等多個團隊高效協(xié)同，推動項目進展。
5. 有較強的問題分析與解決能力：能夠快速定位并解決機器學習系統(tǒng)在部署、運行中出現(xiàn)的性能或邏輯問題。
6. 本科及以上學歷，計算機、人工智能、軟件工程、數(shù)據(jù)科學等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先（學歷學信網(wǎng)可查）：在知識圖譜、智能客服、NLP、推薦系統(tǒng)、計算機視覺等領(lǐng)域有項目經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。