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    柳州柳南區(qū)數(shù)據(jù)標(biāo)注招聘 logo

    柳州柳南區(qū)數(shù)據(jù)標(biāo)注招聘

    桂聘提供2025年8月柳州柳南區(qū)數(shù)據(jù)標(biāo)注最新招聘,更多數(shù)據(jù)標(biāo)注ai數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注管理招聘,就上桂聘 guipin.com 篩選工作
    2025-08-01
    韋先生、段女士
    一、職位描述
    1. 負(fù)責(zé)高質(zhì)量完成 AI 模型所需圖片的標(biāo)注工作,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和規(guī)范性,為模型訓(xùn)練提供可靠數(shù)據(jù)支持。
    2. 積極與團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作,依據(jù)項(xiàng)目進(jìn)度要求,高效完成各項(xiàng)標(biāo)注任務(wù),并保證按時(shí)交付,助力項(xiàng)目有序推進(jìn)。
    3. 參與標(biāo)注方法的持續(xù)優(yōu)化,提出改進(jìn)建議,不斷提高標(biāo)注工作的效率和準(zhǔn)確性,推動(dòng)團(tuán)隊(duì)整體標(biāo)注水平提升。
    二、任職要求
    1. 全日制本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)理工科專業(yè)優(yōu)先。
    2. 有數(shù)據(jù)標(biāo)注工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
    3. 熟悉Python編程語(yǔ)言、算法、人工智能領(lǐng)域具備一定的學(xué)習(xí)能力和知識(shí)基礎(chǔ)者優(yōu)先。
    4. 具備工程檢測(cè)相關(guān)經(jīng)驗(yàn),具備住建類或交通類工作上崗證者優(yōu)先。
    5. 持有機(jī)動(dòng)車 C1 駕駛證者優(yōu)先。
    6. 非失信被執(zhí)行人,遵紀(jì)守法,品行端正,服從公司管理、遵守各項(xiàng)管理制度。
    2025-07-29
    彭肖豐
    崗位職責(zé)
    掌握機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
    1)熟悉經(jīng)典算法(監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督化學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)等)。
    2)理解模型評(píng)估與優(yōu)化方法(交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)優(yōu))。
    3)掌握特征工程、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)。
    4)精通主流框架(TensorFlow/PyTorch/Keras)。
    5)熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(CNN、RNN、Transformer等)。
    6)具備模型壓縮與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)(量化、剪枝、蒸餾)。
    熟練掌握自然語(yǔ)言處理及推薦系統(tǒng)
    1)文本處理技術(shù)(分詞、詞向量、句法分析)。
    2)熟悉預(yù)訓(xùn)練模型(BERT、GPT、T5等)的微調(diào)與部署。
    3)掌握文本生成、問(wèn)答系統(tǒng)、信息抽取等任務(wù)。
    4)協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容推薦、混合推薦算法。
    5)熟悉召回、排序、重排等模塊設(shè)計(jì)。
    深刻理解知識(shí)圖譜與語(yǔ)義理解
    1)知識(shí)抽取、融合與存儲(chǔ)技術(shù)(如Neo4j、圖數(shù)據(jù)庫(kù))。
    2)熟悉本體建模、實(shí)體鏈接與關(guān)系推理。
    3)了解語(yǔ)義搜索和知識(shí)推理算法。。
    掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注與治理及數(shù)據(jù)庫(kù)
    1)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)注流程與質(zhì)量控制策略。
    2)熟悉數(shù)據(jù)增強(qiáng)與合成技術(shù)。
    3)了解Milvus、FAISS等向量檢索技術(shù),支持高維數(shù)據(jù)快速匹配
    4)熟練使用SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL/MongoDB/Elasticsearch)
    5)了解微服務(wù)架構(gòu)與消息隊(duì)列(Kafka/RabbitMQ)。
    6)模型推理加速(ONNX、TensorRT)。
    約 2 個(gè)崗位
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