JD数据
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI工程师",
"job_level": "",AI生成
"work_category": "",AI生成
"department": "",
"location": "青岛",
"work_mode": "",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
},
"company": {
"company_name": "北京某中型聚氨酯材料制造上市公司",
"company_industry": "其他行业",
"company_size": "100-499人",
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"company_description": ""
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"compensation": {
"salary_range": {
"min": 35000,
"max": 45000,
"currency": "CNY",
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"benefits": ""
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"requirements": {
"working_years": 10,
"degree": "本科",
"language": "",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "",
"requirements_text": "算法\nAI\nAI工程师\n岗位职责:\n1. 负责大数据技术、应用场景等调研及相关技术及产品资料收集整理,形成面向领域/行业的大数据AI架构方案;\n2. 负责大数据AI技术平台开发,包括数据存储、处理、清洗、挖掘、模块化AI算法框架、分布式计算架构等工作;\n3.负责机器学习&深度学习模型的设计,使用各种有监督、无监督、强化学习方法进行建模等工作;\n4.深入研究新的技术及其应用,以支持公司业务的持续发展。\n技能要求:\n1. 具有至少5年以上AI相关领域从业经验;\n2. CV(text to image/video/3d mesh生成等)、NLP(chatbot/续写/检索式问答/代码生成等)、语音(音频检索分类/情感化TTS/音色转换等)、经典机器学习(分类、回归、降维、聚类、关联性分析等)、多模态计算、大规模预训练、小样本学习等至少一项领域有过深入研究;\n3. 具备扎实的生成式算法理论基础,熟悉主流生成式模型、跨模态表征模型及大模型微调方法;\n4. 优秀的编程能力,精通Python/C++,熟悉PyTorch分布式训练;\n5. 熟悉前沿的神经网络架构 (Transformer, ViT, CLIP)并有实际动手经验,非常熟悉sklearn, pytorch, huggingface, cuda等技术栈;\n6. 高质量科研产出,过硬的工程能力,在Kaggle、ACM等知名比赛取得较高名次者优先;\n7. 具备tensorRT、TFserving、Triton等模型部署及推理加速经验者优先;\n8. 具备Python开发全栈能力,能够熟练使用pandas、numpy、matplotlib、scrapy、selenium等,精通Django、Flask、FastAPI等框架,有Vue、React等开发经验能力者优先;\n9. 具有化工行业AI应用实践经验者优先。\n认证资质\n人力资源服务许可证",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"Transformer",
"ViT",
"CLIP",
"sklearn",
"HuggingFace"
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"job_highlights": ""
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "算法\nAI\nAI工程师\n岗位职责:\n1. 负责大数据技术、应用场景等调研及相关技术及产品资料收集整理,形成面向领域/行业的大数据AI架构方案;\n2. 负责大数据AI技术平台开发,包括数据存储、处理、清洗、挖掘、模块化AI算法框架、分布式计算架构等工作;\n3.负责机器学习&深度学习模型的设计,使用各种有监督、无监督、强化学习方法进行建模等工作;\n4.深入研究新的技术及其应用,以支持公司业务的持续发展。\n技能要求:\n1. 具有至少5年以上AI相关领域从业经验;\n2. CV(text to image/video/3d mesh生成等)、NLP(chatbot/续写/检索式问答/代码生成等)、语音(音频检索分类/情感化TTS/音色转换等)、经典机器学习(分类、回归、降维、聚类、关联性分析等)、多模态计算、大规模预训练、小样本学习等至少一项领域有过深入研究;\n3. 具备扎实的生成式算法理论基础,熟悉主流生成式模型、跨模态表征模型及大模型微调方法;\n4. 优秀的编程能力,精通Python/C++,熟悉PyTorch分布式训练;\n5. 熟悉前沿的神经网络架构 (Transformer, ViT, CLIP)并有实际动手经验,非常熟悉sklearn, pytorch, huggingface, cuda等技术栈;\n6. 高质量科研产出,过硬的工程能力,在Kaggle、ACM等知名比赛取得较高名次者优先;\n7. 具备tensorRT、TFserving、Triton等模型部署及推理加速经验者优先;\n8. 具备Python开发全栈能力,能够熟练使用pandas、numpy、matplotlib、scrapy、selenium等,精通Django、Flask、FastAPI等框架,有Vue、React等开发经验能力者优先;\n9. 具有化工行业AI应用实践经验者优先。\n认证资质\n人力资源服务许可证"
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