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崗位職責(zé)：
1.LM數(shù)據(jù)分析：聚焦制造設(shè)備故障趨勢等業(yè)務(wù)場景的分析，通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)清洗、特征提取與建模分析，提升生產(chǎn)性。
2.開發(fā)后新增訓(xùn)練：基于現(xiàn)有平臺代碼的學(xué)習(xí)理解，負(fù)責(zé)模型開發(fā)后的新增數(shù)據(jù)訓(xùn)練工作，提升模型質(zhì)量。
3.知識庫的構(gòu)筑及后續(xù)維護(hù)： 整合LLM(大語言模型） VLM（視覺語言模型） RAG（強(qiáng)化檢索）技術(shù)構(gòu)筑知識庫平臺，并承擔(dān)后續(xù)內(nèi)容更新，模型維護(hù)優(yōu)化。
4.系統(tǒng)保障：負(fù)責(zé)相關(guān)系統(tǒng)的補(bǔ)丁更新與漏洞修復(fù)后，平臺運(yùn)行質(zhì)量的測試。

崗位要求：
1.教育背景：需具備本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。
2.編程語言能力：熟練掌握 Python，使用 VS Code 工具，工作中注重代碼的規(guī)范性與可讀性。
3.核心庫掌握：能夠運(yùn)用Pandas、NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、掌握Scikit – learn 進(jìn)行測試庫模型分解、會使用Matplotlib/Seaborn實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。
4.框架應(yīng)用能力：熟練掌握Pytorch、TensorFlow框架，能獨(dú)立完成模型加載、預(yù)測（Inference）等操作，理解相關(guān)源代碼邏輯，具備基本的模型微調(diào)（Fine - tuning）技術(shù)，且能理解并適配企業(yè)現(xiàn)有的框架。
5.數(shù)據(jù)處理能力：熟練運(yùn)用 SQL，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)核查（pipeline）校驗(yàn)，具備數(shù)據(jù)質(zhì)量問題排查能力，能參與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、算法優(yōu)化等任務(wù)。高數(shù)、離散數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)學(xué)科成績優(yōu)秀，具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)。
6.代碼版本管理能力：精通 Git 版本管理工具，運(yùn)用工具對現(xiàn)有代碼庫進(jìn)行規(guī)范管理。
7.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：參與過數(shù)據(jù)項(xiàng)目或 AI 項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，且能清晰闡述自己在項(xiàng)目中承擔(dān)的具體工作及做出的貢獻(xiàn)。
8. 學(xué)習(xí)溝通能力：具備主動(dòng)鉆研精神，能快速學(xué)習(xí)新工具、新技術(shù)，且有較好的溝通能力，能高效對接部門需求。