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職位要求：
1、大數據處理技術：熟悉 Hadoop、Spark、Hive、HBase 等大數據處理框架，了解其工作原理和應用場景，能夠進行數據的采集、存儲、處理和分析.
機器學習與深度學習：精通業界機器學習、深度學習算法原理，如 SVM、XGboost、HMM、CRF、CNN、RNN（LSTM）等，熟悉常見的深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠運用這些框架進行模型的訓練、優化和部署；
2、 數據處理與分析：掌握數據清洗、數據預處理、特征工程等數據處理技術，能夠使用 SQL 等工具對數據進行查詢、分析和挖掘，為模型訓練提供高質量的數據；
3、模型調優與性能優化：了解模型評估指標，能夠對訓練好的模型進行評估和調優，提高模型的準確性和泛化能力；掌握模型壓縮、量化、剪枝等性能優化技術，使模型在生產環境中能夠高效運行；
4、分布式計算與云計算：熟悉大規模分布式計算的相關技術和工具，如分布式存儲、分布式訓練等，了解云計算平臺的使用，能夠將模型部署到云端進行計算和服務.；
5、自然語言處理或計算機視覺技術： 有從事自然語言處理相關經驗，需掌握文本預處理、分詞、詞性標注、句法分析、語義理解等 NLP 關鍵技術，熟悉預訓練語言模型如 BERT、GPT 系列等的應用；有計算機視覺相關經驗，需掌握圖像處理、圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術。