崗位職責
1.模型部署:根據水下多種傳感器(聲納、光學)數據特點,選擇合適的多模態端到端大模型架構,以及Deepseek大模型,并將其部署于國產GPU硬件平臺,確保模型能夠滿足實際應用的準確性和效率要求,實現多種傳感數據的融合,輸出所需檢測與控制結果。
2.模型訓練與優化:制定訓練策略并調整模型參數,以提高模型的收斂速度和效果。
職位需求
1、學歷與經驗:碩士及以上學歷,3年及以上相關工作經驗。計算機視覺、自然語言處理或多模態方向背景優先;
2、學術背景:具備較強的學術調研能力,能快速理解和實現論文中的算法;有高質量論文發表、開源項目貢獻、ACM競賽或相關學術比賽獲獎經歷者優先;
3、深度學習能力:熟悉常見神經網絡架構(Transformer),熟練掌握深度學習框架(如PyTorch、TensorFlow),有模型訓練、壓縮、蒸餾和微調經驗;熟悉DeepSeek等模型優先;熟悉GPU加速等技術;
4、工程能力:具備優秀的獨立開發與調試能力,熟悉Python服務開發,Hive大數據處理等技術;
5、團隊協作:具備良好的溝通能力,樂于學習與分享,能夠與團隊高效協作解決問題。