人工智能大模型的技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)研究報(bào)告

前言根據(jù)中國軟件行業(yè)協(xié)會(huì)教育與培訓(xùn)分會(huì)（簡稱教培分會(huì)）發(fā)展趨勢(shì)，為人才的培養(yǎng)和發(fā)展提供參考和指導(dǎo)。在本報(bào)告中，我們將首先對(duì)人工智能大模型的概念和特點(diǎn)進(jìn)行闡述，并介紹國內(nèi)大模型發(fā)展的情況，同時(shí)對(duì)大模型面臨的挑戰(zhàn)與趨勢(shì)進(jìn)行探討。接著，本報(bào)告將重點(diǎn)關(guān)注人工智能大模型涉及的關(guān)鍵技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)崗位圖譜。我們將對(duì)這些技術(shù)崗位的具體要求和職責(zé)進(jìn)行詳細(xì)解析。除了技術(shù)崗位分析，本報(bào)告還將探討人工智能大模型的能力培養(yǎng)問題。AI大家參考，并希望給予指正。目錄一、 人工智能大模型行業(yè)展現(xiàn)狀 4大模型的概念與發(fā)展過程 4國內(nèi)大模型的發(fā)展現(xiàn)狀 6大模型面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì) 10二、 大模型相關(guān)的技術(shù)崗位圖譜與知識(shí)技能 13大模型相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù) 14大模型相關(guān)的技術(shù)崗位圖譜 15大模型相關(guān)的技術(shù)崗位知識(shí)與技能 15三、 大模式技術(shù)人才供需與培養(yǎng)模式思考 33國家層面的人工智能人才培養(yǎng)工作 33人工智能人才供需與培養(yǎng)現(xiàn)狀分析 35大模型技術(shù)人才培養(yǎng)模式思考 38參考資料 43一、 人工智能大模型行業(yè)展現(xiàn)狀大模型的概念與發(fā)展過程ChatGP（ChatGenerativePre-trainedTransformer20221130首先我們看看ChatGPT如何描述自己 ChatGPTIDC2022針對(duì)大模型相關(guān)的研究與概念界定，教培分會(huì)對(duì)大模型得出以下理解，AI大模API/工具等形式進(jìn)行模型零樣本/署的成本。式發(fā)揮應(yīng)用價(jià)值。在實(shí)踐中，大模型首先通過基于海量數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)階段完成了“通識(shí)”教育。接著，通過“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等模式，在共享參數(shù)的情況下，根據(jù)具體應(yīng)圖1：訓(xùn)練大模型“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”模式國內(nèi)大模型的發(fā)展現(xiàn)狀數(shù)的超1079《報(bào)告》顯示，我國14個(gè)省市和地區(qū)在開展大模型研發(fā)，第一梯隊(duì)是北38《報(bào)告》認(rèn)為，國內(nèi)通用類大模型正在持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域，包括文心一（1）百度——“文心一言”大模型2023年3月16日，百度正式發(fā)布了面向中文用戶的大語言模型和生成式AI產(chǎn)品——"文心一言"。僅發(fā)布首日，就吸引了超過60萬人申請(qǐng)測(cè)試。短短兩天129APIAIAGIEval、C-EvalMMLUChatGPTLLaMa、ChatGLMGPT-4AI的商機(jī)。650AppApp區(qū)塊鏈）AICG類企業(yè)中取得了相當(dāng)?shù)南劝l(fā)優(yōu)勢(shì)。（2）阿里——“通義千問”大模型20234720ChatGPTCTO智能客服、智能導(dǎo)購、智能語音助手、自動(dòng)駕駛模型等。"通義千問"的推出將為企業(yè)提供更加便捷高效的大模型應(yīng)用方案，促進(jìn) （3）騰訊——“混元助手”大模型NLPCV個(gè)子領(lǐng)域的模型，這些模型相互協(xié)作，構(gòu)成了一個(gè)完整的智能系統(tǒng)。HunYuan-NLP1TNLPCLUE務(wù)，還為用戶提供了更加智能、高效的信息處理和交互體驗(yàn)。（4）華為——“盤古”大模型AIL0L1L2AI盤古大模型3.0是面向行業(yè)的大模型系列，采用了“5+N+XL0L1特殊需求和業(yè)務(wù)場(chǎng)景。部署方式，從而確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。AIAI促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新的蓬勃發(fā)展?？拼笥嶏w——“訊飛星火”大模型科大訊飛的星火認(rèn)知大模型采用了創(chuàng)新的“1+N”架構(gòu)，其中“1通用認(rèn)知智能大模型算法研發(fā)及高效訓(xùn)練底座平臺(tái)，“N”則代表專用大模2023424發(fā)揮重要作用。APP舉措將助力教育、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。智源研究院——“悟道”大模型北京智源人工智能研究院（以下簡稱智源）自2021年以來，不斷推出具1.0，2.01.753.0?（Aquila）?天秤FlagOpen持。智源人工智能研究院的努力和創(chuàng)新在大模型技術(shù)領(lǐng)域取得了重要突破，大模型面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)AIChatGPTChatGPT，不可控，存在機(jī)器人變態(tài)和倫理失范及行為失控的風(fēng)險(xiǎn)。圖2：AI模型編年進(jìn)化史AI主要一下主要挑戰(zhàn)：參數(shù)量龐大和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致訓(xùn)練過程非常耗時(shí)且昂貴，對(duì)于普通企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來說，搭建和維護(hù)大規(guī)模的計(jì)算平臺(tái)是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。法律與倫理問題：大模型的發(fā)展和應(yīng)用也帶來了一系列法律和倫理發(fā)和使用過程中加以關(guān)注。同時(shí)，大模型的應(yīng)用也可能引發(fā)一些倫建立相應(yīng)的法律框架和倫理指南。數(shù)據(jù)標(biāo)注和采集困難：大模型的訓(xùn)練通常需要大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)，但獲取和標(biāo)注海量的數(shù)據(jù)是一項(xiàng)龐大且耗時(shí)的工作。特別是在某些難度更大。模型泛化和可解釋性：隨著模型規(guī)模的增加，大模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在未見過的數(shù)據(jù)上的泛化能力可能會(huì)受到影響。大模型的黑盒性使得其在某些場(chǎng)景下缺乏可解釋性，即難以解釋其內(nèi)部出不公平。環(huán)境和能耗壓力：大規(guī)模的模型在部署和推理階段可能會(huì)消耗大量的計(jì)算資源和能源，大模型的不斷擴(kuò)大規(guī)模和復(fù)雜性可能會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)和環(huán)境負(fù)擔(dān)，如何在大規(guī)模模型的發(fā)展中平衡技術(shù)進(jìn)步與可持續(xù)發(fā)展的問題需要認(rèn)真考慮。隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)：大模型通常會(huì)學(xué)習(xí)和保存大量的數(shù)據(jù)信息，這可能帶來隱私泄露和安全風(fēng)險(xiǎn)。大模型的廣泛應(yīng)用也使得它成為攻擊者進(jìn)行惡意攻擊和欺詐的潛在目標(biāo)。對(duì)大模型的安全和防御能力的研究和加強(qiáng)是必要的，以保護(hù)模型和數(shù)據(jù)的安全。計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的專業(yè)人才。然而，這些領(lǐng)域的專業(yè)人才相對(duì)較少，導(dǎo)致大模型行業(yè)面臨人才短缺的問題。培養(yǎng)和吸引優(yōu)秀的人工智能人才是大模型發(fā)展的重要挑戰(zhàn)之一。AIAIAI來發(fā)展上會(huì)集中在以下幾個(gè)方面：擁有更多的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力。優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)更高效的模型訓(xùn)練和應(yīng)用。多模態(tài)融合：AI備和邊緣計(jì)算等資源受限的環(huán)境下。AI領(lǐng)域中的應(yīng)用是公平和無偏的。等各個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)深度應(yīng)用，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和社會(huì)進(jìn)步。各個(gè)終端設(shè)備上的部署和應(yīng)用。自適應(yīng)學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)：AI大模型將更加注重自適應(yīng)學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)任務(wù)要求，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)進(jìn)化和改進(jìn)。AIAPI、應(yīng)AI化應(yīng)用提供更強(qiáng)大的支持和推動(dòng)。二、 大模型相關(guān)的技術(shù)崗位圖譜與知識(shí)技能AIAIAIAI圖譜，以及相應(yīng)的崗位知識(shí)與技術(shù)、能力。大模型相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)（NLP體識(shí)別、語義理解等技術(shù)，用于處理和理解文本數(shù)據(jù)。分割等技術(shù)，用于處理和理解圖像和視頻數(shù)據(jù)。（ASR（TTS，用于處理和生成語音數(shù)據(jù)。（（轉(zhuǎn)換器等，用于訓(xùn)練和優(yōu)化大模型。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：用于構(gòu)建智能體與環(huán)境交互的學(xué)習(xí)框架，通過獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制實(shí)現(xiàn)智能體的策略優(yōu)化，適用于自動(dòng)決策和控制領(lǐng)域。遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型：了解遷移學(xué)習(xí)的方法，能夠利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)，以節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和提高模型性能。用于對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和優(yōu)化，以便于模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。模型架構(gòu)與優(yōu)化：設(shè)計(jì)合適的模型架構(gòu)，進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，以提高模型的性能和泛化能力。模型蒸餾：了解模型蒸餾的原理和方法，能夠通過模型蒸餾將復(fù)雜的大模型壓縮成輕量級(jí)的小模型，以適應(yīng)資源受限的環(huán)境。大規(guī)模計(jì)算和并行處理：AI雜的計(jì)算，需要掌握大規(guī)模計(jì)算和并行處理技術(shù)，以提高訓(xùn)練和推理的效率。分布式計(jì)算與模型部署：對(duì)于大規(guī)模模型，需要掌握分布式計(jì)算和模型部署技術(shù)，以支持模型的訓(xùn)練和部署。模型解釋與可解釋性：AI和可解釋性技術(shù)，以便于解釋模型的決策過程和結(jié)果。AI數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)，以防止數(shù)據(jù)泄露和模型攻擊。AI的訓(xùn)練至關(guān)重要，需要了解數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注技術(shù)。建更具針對(duì)性和實(shí)用性的大模型。大模型相關(guān)的技術(shù)崗位圖譜AI力體系建設(shè)與崗位人才培養(yǎng)的參考。圖3：大模型關(guān)鍵技術(shù)崗位圖譜大模型相關(guān)的技術(shù)崗位知識(shí)與技能多的意見與建議。自然語言處理工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求自然語言處理工程師123456、模型評(píng)估和性能分析：對(duì)開發(fā)的自然語言處理模型進(jìn)行評(píng)估和測(cè)試，分析模型的性能和效果，通過實(shí)驗(yàn)和指標(biāo)評(píng)估驗(yàn)證模型的有效性。7、解決實(shí)際問題：應(yīng)用自然語言處理技術(shù)解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，如文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、自動(dòng)問答等，與團(tuán)隊(duì)合作，提供可行的解決方案。89、技術(shù)支持和協(xié)作：與其他團(tuán)隊(duì)成員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和業(yè)務(wù)方合作，提供技術(shù)支持和協(xié)助，解決相關(guān)問題，確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。101、自然語言處理基礎(chǔ)：掌握自然語言處理的基本概念、理論和方法，了解自然語言的結(jié)構(gòu)、語法和語義。2、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，包括常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)等）和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等），能夠應(yīng)用這些方法進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化。3Python、Java45（WordEmbedding）678率、召回率、F1值等。技術(shù)細(xì)節(jié)，分享經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)成員或其他相關(guān)人員。11、領(lǐng)域?qū)＜抑С郑横槍?duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域的自然語言處理需求，成為領(lǐng)域?qū)＜?，理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，并開發(fā)相應(yīng)的解決方案。12910、學(xué)習(xí)和研究能力：保持對(duì)自然語言處理領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和研究，關(guān)注最新的研究成果和技術(shù)發(fā)展，能夠不斷更新知識(shí)和技能，并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中。語音識(shí)別工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求語音識(shí)別工程師1、研究和開發(fā)：負(fù)責(zé)研究和開發(fā)語音識(shí)別算法和模型，以提高識(shí)別準(zhǔn)確度和性能。這可能涉及深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聲學(xué)模型、語言模型等方面的工作。2、數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理：處理和準(zhǔn)備用于語音識(shí)別的數(shù)據(jù)集，包括聲音信號(hào)的采集、清理、標(biāo)注和特征提取。這些數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練和評(píng)估語音識(shí)別模型。356、解決問題和故障排除：識(shí)別和解決1、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本概念、算法和工具，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）（RNN）、長（LSTM）2MFCC）3、聲學(xué)建模：熟悉聲學(xué)模型的原理和技術(shù)，包括隱馬爾可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）聲學(xué)模型等。4n-gram（RNNLM）5Kaldi、TensorFlow、PyTorch67、數(shù)據(jù)處理和處理工具：熟悉數(shù)據(jù)處理和處理工具，如NumPy、Pandas等，以及數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、預(yù)處理等78（9、跟蹤和研究最新技術(shù)：保持對(duì)語音識(shí)別領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究趨勢(shì)的了解，積極參與學(xué)術(shù)會(huì)議和行業(yè)活動(dòng)，并將新的創(chuàng)新應(yīng)用于工作中。語音合成和波形生成：參與開發(fā)語音合成系統(tǒng)，將文本轉(zhuǎn)化為自然流暢的語音輸出。這可能涉及到合成模型的設(shè)計(jì)、聲學(xué)建模和音頻處理技術(shù)的應(yīng)用。技術(shù)。8、模型訓(xùn)練和優(yōu)化：具備模型訓(xùn)練和優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)，了解超參數(shù)調(diào)優(yōu)、正則化、模型集成等技術(shù)，以提高模型性能和泛化能力。9、計(jì)算機(jī)聽覺學(xué)和音頻處理：對(duì)計(jì)算機(jī)聽覺學(xué)和音頻處理領(lǐng)域的基本概念和技術(shù)有一定了解，如音頻編碼、音頻質(zhì)量評(píng)估、噪聲抑制等。101112、學(xué)習(xí)能力和持續(xù)學(xué)習(xí)意識(shí)：對(duì)新技術(shù)和研究趨勢(shì)保持敏感，并具備快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新知識(shí)的能力。文本分析工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求文本分析工程師12、數(shù)據(jù)處理和清洗：處理和準(zhǔn)備用于文本分析的數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、標(biāo)注等。這可能涉及到文本分割、去除噪聲、統(tǒng)一格式等數(shù)據(jù)處理任務(wù)。3、特征工程：進(jìn)行特征提取和特征工程，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以使用的數(shù)值特征。這可能包括詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入等技術(shù)的應(yīng)用。4、模型訓(xùn)練和評(píng)估：使用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，設(shè)計(jì)和訓(xùn)練文本分析模型。您將負(fù)責(zé)選擇和實(shí)1、自然語言處理（NLP）：熟悉自然語言處理的基本概念、技術(shù)和方法，如詞性標(biāo)注、句法分析、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、機(jī)器翻譯等。2、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理、算法和工具，如決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。3+E5TF-IDFEmbedding）4、文本分類和情感分析：熟悉文本分類和情感分析的基本方法和技術(shù)，能夠進(jìn)行文本分類任務(wù)和情感傾向分析。5、文本聚類和主題建模：了解文本聚類和主題建模的原理和技術(shù)，如K-means5678、文本分析工具和庫：熟悉常用的文本分析工具和庫，如NLTK、spaCy、scikit-learn、TensorFlow等，并能夠使用它們進(jìn)行文本處理和建模。910、模型評(píng)估和改進(jìn)：評(píng)估和分析文本分析模型的性能，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型改進(jìn)和優(yōu)化。這可能包括錯(cuò)誤分析、參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型集成等。11、與團(tuán)隊(duì)合作：與數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等團(tuán)隊(duì)成員合作，共同開發(fā)和部署文本分析解決方案。這可能包括協(xié)調(diào)工作、參與會(huì)議、撰寫文檔等。12、跟蹤和研究最新技術(shù)：保持對(duì)文本分析領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究趨勢(shì)的了解，積極參與學(xué)術(shù)會(huì)議和行業(yè)活動(dòng)，并將創(chuàng)新應(yīng)用于工作。聚類、層次聚類、LatentDirichletAllocation（LDA）等。6、序列建模和序列標(biāo)注：了解序列建模和序列標(biāo)注的方法，如條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶（LSTM）等。7、統(tǒng)計(jì)分析和推斷：具備統(tǒng)計(jì)分析和推斷的能力，能夠分析文本數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)，并從數(shù)據(jù)中推斷出結(jié)論。89、編程和軟件開發(fā)：具備扎實(shí)的編程能力，熟悉至少一種主流編程語言，如Python、Java等，能夠編寫高效、可維護(hù)的代碼，并進(jìn)行文本分析算法的實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)開發(fā)。101112、基本的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)：具備基本的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)，如線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)推斷等，以便理解和應(yīng)用相關(guān)的算法和方法。13、文本分析工具和庫：熟悉常用的文本分析工具和庫，如NLTK、spaCy、scikit-learn、TensorFlow等，并能夠使用它們進(jìn)行文本處理和建模。1415信息提取工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求信息提取工程師12、數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，以準(zhǔn)備用于信息提取的數(shù)據(jù)集。這可能包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)范化等任務(wù)。3、實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取：開發(fā)和應(yīng)用實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取算法，從文本中自動(dòng)識(shí)別出實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系。這可以用于構(gòu)建知識(shí)圖譜、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用。4、文本挖掘和模式識(shí)別：使用文本挖掘和模式識(shí)別技術(shù)，發(fā)現(xiàn)和提取出數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和規(guī)律。這可能包括文本聚類、主題建模、序列標(biāo)注等任務(wù)。5、自然語言處理（NLP）：應(yīng)用自然語言處理技術(shù)，如句法分析、語義角色標(biāo)注、語義解析等，進(jìn)行文本的理解和語義分析。67、文本分類和情感分析：應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，進(jìn)行文本分類和情感分析，以識(shí)別文本的類別和情感傾向。8、特征工程和模型訓(xùn)練：進(jìn)行特征工程，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以使用的特征表示，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練信息提取模型。9、模型評(píng)估和改進(jìn)：評(píng)估訓(xùn)練好的信息提取模型的性能，并進(jìn)行模型改進(jìn)和優(yōu)化。這可能包括誤差分析、參數(shù)調(diào)優(yōu)、特征選擇等任務(wù)。10SQL）1、自然語言處理（NLP）：熟悉自然語言處理的基本概念、技術(shù)和方法，包括詞法分析、句法分析、語義角色標(biāo)注、語義解析等。2（SVM）（RNN）34、數(shù)據(jù)處理和清洗：具備數(shù)據(jù)處理和清洗的技能，能夠處理和清洗結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本數(shù)據(jù)的清洗、格式轉(zhuǎn)換、去噪聲等。5TF-IDF（WordEmbedding）6（CRF）（RNN）（LSTM）7SQL8、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)方法：具備數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)方法的基本知識(shí)，能夠?qū)μ崛〉男畔⑦M(jìn)行分析、統(tǒng)計(jì)和可視化。9、編程和軟件開發(fā)：具備編程能力，熟悉至少一種主流編程語言，如Python、Java等，能夠?qū)崿F(xiàn)和部署信息提取系統(tǒng)。1011儲(chǔ)和訪問。1112、跟蹤和研究最新技術(shù)：持續(xù)跟蹤和研究信息提取領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究動(dòng)態(tài)，積極參與學(xué)術(shù)會(huì)議和行業(yè)活動(dòng)，并將新的創(chuàng)新應(yīng)用于工作中。文本分類和情感傾向分析。1213、領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)理解：具備相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)理解的能力，能夠理解和應(yīng)用信息提取在具體領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。14、學(xué)習(xí)能力和持續(xù)學(xué)習(xí)意識(shí)：對(duì)新技術(shù)和研究趨勢(shì)保持敏感，并具備快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新知識(shí)的能力。機(jī)器翻譯工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求機(jī)器翻譯工程師13、語言模型與特征工程：開發(fā)和優(yōu)化語言模型和特征工程方法，以提升翻譯質(zhì)量，包括詞匯處理、語言模型選擇、特征選擇與表示等。4（NMT）等5678、文本生成與后處理：對(duì)機(jī)器翻譯結(jié)1、自然語言處理（NLP）：熟悉自然語言處理的基本概念、技術(shù)和方法，包括詞法分析、句法分析、語義角色標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等。2、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理、算法和工具，如統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯（SMT）、神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）、Transformer模型等。34n-gramTF-IDF5、機(jī)器翻譯模型和算法：了解機(jī)器翻譯模型的不同方法和算法，能夠選擇和優(yōu)化合適的模型，包括基于規(guī)則的方法、統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯、神經(jīng)機(jī)器翻譯等。6BLEU、METEOR、TER7、多語言處理和跨語言技術(shù)：熟悉處理多種語言對(duì)之間的翻譯任務(wù)，能夠解決語言之間的差異和挑戰(zhàn)，如詞義歧義、語法結(jié)構(gòu)差異等。果進(jìn)行后處理，如去除冗余、修正語法錯(cuò)誤、調(diào)整翻譯流暢度等，以提升翻譯質(zhì)量。9、數(shù)據(jù)庫和查詢語言：熟悉數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和查詢語言（如SQL），能夠從數(shù)據(jù)庫中提取和處理翻譯相關(guān)的數(shù)據(jù)。1011、跟蹤和研究最新技術(shù)：持續(xù)跟蹤和研究機(jī)器翻譯領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究動(dòng)態(tài)，積極參與學(xué)術(shù)會(huì)議和行業(yè)活動(dòng)，并將新的創(chuàng)新應(yīng)用于工作中。8SQL9Python、Java1011、領(lǐng)域知識(shí)和文化理解：具備相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和文化理解的能力，能夠處理特定領(lǐng)域和文化相關(guān)的翻譯任務(wù)。12、學(xué)習(xí)能力和持續(xù)學(xué)習(xí)意識(shí)：對(duì)新技術(shù)和研究趨勢(shì)保持敏感，并具備快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)新知識(shí)的能力。 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求機(jī)器學(xué)習(xí)工程師1、數(shù)據(jù)收集、處理與分析：負(fù)責(zé)從不同來源收集、清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性；使用統(tǒng)計(jì)分析和可視化工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探索，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，為后續(xù)建模和特征工程提供指導(dǎo)。2、特征工程與優(yōu)化：進(jìn)行特征提取和特征選擇，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的特征表示，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的特征工程技術(shù)，如文本處理中的詞袋模型、TF-IDF向量化、詞嵌入等，提高模型的表現(xiàn)。3、模型選擇和建模：根據(jù)具體問題和需求，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型，構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。4GPU51、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)：對(duì)線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)有扎實(shí)的理解，能夠理解和應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)原理。2、機(jī)器學(xué)習(xí)算法：熟悉各種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，了解它們的原理、優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。3、數(shù)據(jù)處理和特征工程：具備處理和清洗數(shù)據(jù)的能力，了解特征工程的基本概念和技術(shù)，能夠進(jìn)行特征選擇、轉(zhuǎn)換和提取，處理缺失值和異常值等。4、編程和軟件開發(fā)：熟練掌握編程語言，如Python、R等，能夠使用相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，進(jìn)行模型開發(fā)、訓(xùn)練和評(píng)估。5SQLSQL6、數(shù)據(jù)可視化：熟悉數(shù)據(jù)可視化工具和模型的性能和泛化能力。6、模型部署和集成：將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，與其他系統(tǒng)進(jìn)行集成，確保模型的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性；將多個(gè)模型或算法進(jìn)行集成和融合，如堆疊、投票、加權(quán)融合等方法，提高模型的綜合性能和魯棒性。7、數(shù)據(jù)可視化和業(yè)務(wù)支持：通過數(shù)據(jù)可視化和解釋性方法，解釋和傳達(dá)模型的結(jié)果和預(yù)測(cè)，構(gòu)建和部署實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和決策系統(tǒng)，將機(jī)器學(xué)習(xí)模型嵌入到實(shí)際業(yè)務(wù)中，幫助業(yè)務(wù)理解和決策。810、持續(xù)學(xué)習(xí)和研究：跟蹤最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)發(fā)展，保持對(duì)新興技術(shù)的學(xué)習(xí)和探索，并不斷提升自身的技能和知識(shí)。Matplotlib、Seaborn7、深度學(xué)習(xí)：了解深度學(xué)習(xí)的基本原理和方法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，熟悉相關(guān)的深度學(xué)習(xí)框架和庫。89AWS、Azure、GoogleCloud10、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和問題解決能力：具備解決實(shí)際問題的能力，能夠分析和理解業(yè)務(wù)需求，將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，并解決在模型開發(fā)和部署過程中遇到的問題。11、溝通和團(tuán)隊(duì)合作：良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與團(tuán)隊(duì)成員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)部門等進(jìn)行有效的合作和協(xié)調(diào)深度學(xué)習(xí)工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求深度學(xué)習(xí)工程師1、深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開發(fā)和實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，用于解決各種復(fù)雜的問題。23、模型訓(xùn)練和優(yōu)化：使用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，包括調(diào)整超參數(shù)、選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化算法，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。1、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和流程，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。了解深度學(xué)習(xí)的原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和常用模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等。2、編程和軟件工程：具備良好的編程能力，熟悉編程語言（如Python、C++）和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch），能夠編寫高效、可靠的代碼，進(jìn)行模型開發(fā)、訓(xùn)練和部署。3、數(shù)據(jù)處理和特征工程：了解數(shù)據(jù)處4、模型評(píng)估和調(diào)試：評(píng)估訓(xùn)練好的模型在測(cè)試數(shù)據(jù)上的性能，進(jìn)行模型的調(diào)試和分析，解決過擬合、欠擬合等問題，并優(yōu)化模型的表現(xiàn)。5789、技術(shù)研究和創(chuàng)新：保持對(duì)最新深度學(xué)習(xí)算法、技術(shù)和領(lǐng)域研究的關(guān)注，參與研究項(xiàng)目或?qū)W術(shù)交流，探索新的模型架構(gòu)、訓(xùn)練方法和應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。10習(xí)解決方案轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。4、深度學(xué)習(xí)框架和工具：熟悉常用的深度學(xué)習(xí)框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，能夠使用這些工具進(jìn)行模型的開發(fā)、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)。5、算法和模型優(yōu)化：了解常見的優(yōu)化算法和技術(shù)，如梯度下降、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率、正則化、批歸一化等，能夠優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的性能和泛化能力。67、GPUGPUGPU8、研究和學(xué)術(shù)素養(yǎng)：具備閱讀和理解學(xué)術(shù)論文的能力，能夠跟蹤最新的深度學(xué)習(xí)研究成果和技術(shù)趨勢(shì)，有一定的研究思維和創(chuàng)新能力。9、溝通和團(tuán)隊(duì)合作：良好的溝通和團(tuán)隊(duì)合作能力，能夠與團(tuán)隊(duì)成員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理等有效合作，理解業(yè)務(wù)需求，并將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問題解決。強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師1研究和開發(fā)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法：負(fù)責(zé)研究和開發(fā)新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括基于價(jià)值函數(shù)的方法、基于策略的方法、模型預(yù)測(cè)控制等，以解決各種復(fù)雜的決策問題。2、環(huán)境建模和狀態(tài)設(shè)計(jì)：負(fù)責(zé)對(duì)問題領(lǐng)域進(jìn)行環(huán)境建模，將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)可處理的形式。設(shè)計(jì)和定義合適的狀態(tài)表示，以便智能體能夠感知和理解環(huán)境。1、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和流程，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系。了解深度學(xué)習(xí)的原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法。2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論和算法：掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心概念，如智能體、環(huán)境、狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)等，并熟悉常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如Q-learning、SARSA、DQN、A3C、PPO等。3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)與調(diào)優(yōu)：負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)和調(diào)試強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使用適當(dāng)?shù)木幊陶Z言（如Python、C++）和開源框架（如TensorFlow、PyTorch），進(jìn)行模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)和性能優(yōu)化。4567、強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)開發(fā)和部署：負(fù)責(zé)將訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型集成到實(shí)際系統(tǒng)中，并進(jìn)行部署和調(diào)試。這可能涉及到模型的封裝、接口設(shè)計(jì)和系統(tǒng)集成。8、模型監(jiān)測(cè)和維護(hù)：持續(xù)監(jiān)測(cè)和維護(hù)已部署的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，及時(shí)檢測(cè)和解決模型的漂移、退化和不穩(wěn)定性問題。9、技術(shù)研究和創(chuàng)新：保持對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新研究成果和技術(shù)趨勢(shì)的關(guān)注，積極參與學(xué)術(shù)交流和研究項(xiàng)目，探索新的算法、方法和應(yīng)用場(chǎng)景。10和結(jié)果。3如PythonC++）如TensorFlow、PyTorch）4、環(huán)境建模和狀態(tài)設(shè)計(jì)：了解如何將實(shí)際問題轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)可解決的形式，進(jìn)行環(huán)境建模和狀態(tài)設(shè)計(jì)，選擇合適的狀態(tài)表示和動(dòng)作空間。5、數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理：熟悉數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理的方法和技巧，包括數(shù)據(jù)采樣、轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化等，以及針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。6、強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架和工具：熟悉常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架和工具，如OpenAIGym、StableBaselines、RLlib等，能夠使用這些工具進(jìn)行模型開發(fā)、訓(xùn)練和評(píng)估。7、模型訓(xùn)練和優(yōu)化：了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程，包括采樣、經(jīng)驗(yàn)回放、策略更新等，以及常見的優(yōu)化算法和技術(shù)，如基于梯度的優(yōu)化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率等。89、強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)：了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，如機(jī)器人控制、游戲AI、推薦系統(tǒng)等，掌握相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)和特點(diǎn)，能夠?qū)?qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問題解決。1011己的技術(shù)水平和能力。計(jì)算機(jī)視覺工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求計(jì)算機(jī)視覺工程師1、算法開發(fā)和優(yōu)化：設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化計(jì)算機(jī)視覺算法，如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、圖像分割等。使用計(jì)算機(jī)視覺庫和框架（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）進(jìn)行算法開發(fā)和調(diào)試。235、圖像分類和識(shí)別：開發(fā)和訓(xùn)練圖像分類和識(shí)別模型，將圖像分為不同的類別或標(biāo)識(shí)出圖像中的物體和場(chǎng)景。使用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建分類器和識(shí)別器，并進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)和性能評(píng)估。6、圖像分割和語義分析：實(shí)施圖像分割算法，將圖像分割為不同的區(qū)域或?qū)ο螅峁└?xì)的圖像分析結(jié)果。進(jìn)行語義分析和場(chǎng)景理解，對(duì)圖像中的對(duì)象進(jìn)行語義標(biāo)注和描述。7、系統(tǒng)集成和應(yīng)用開發(fā)：將計(jì)算機(jī)視覺算法和模型集成到現(xiàn)有系統(tǒng)或應(yīng)用程序中。與軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)合作，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺功能的前后端交互和展12、編程和軟件開發(fā)：熟練掌握編程語言，如Python、C++等，用于算法實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)開發(fā)。等。34、計(jì)算機(jī)視覺算法與技術(shù)：熟悉常用的計(jì)算機(jī)視覺算法，如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像識(shí)別等。56、模型訓(xùn)練和優(yōu)化：了解模型訓(xùn)練的基本流程和技巧，包括數(shù)據(jù)集劃分、模型調(diào)優(yōu)、超參數(shù)選擇等。掌握模型優(yōu)化技術(shù)，如正則化、批標(biāo)準(zhǔn)化、學(xué)習(xí)率調(diào)整等。78910、團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力：能夠與團(tuán)示。8隊(duì)成員合作，共同完成項(xiàng)目任務(wù)。具備良好的溝通能力，能夠清晰表達(dá)自己的想法和觀點(diǎn)。數(shù)據(jù)可視化工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求數(shù)據(jù)可視化工程師1聯(lián)性。23、數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)：掌握常用的數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)，如Tableau、D3.js、Matplotlib等。使用可視化庫和框架，實(shí)現(xiàn)圖表繪制、數(shù)據(jù)映射、交互效果等功能。熟悉前端開發(fā)技術(shù)，如HTML、CSS、JavaScript，以及相關(guān)的可視化庫和框架。4、數(shù)據(jù)預(yù)處理和轉(zhuǎn)換：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和轉(zhuǎn)換，以滿足可視化需求。進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合、過濾、縮放等處理，以準(zhǔn)備可視化所需的數(shù)據(jù)格式。512Tableau、PowerBI、Qlik3、編程和腳本語言：熟悉編程語言，如Python、R等，用于數(shù)據(jù)處理和可視化的腳本編寫。掌握相關(guān)的數(shù)據(jù)處理和可視化庫，如matplotlib、ggplot2等。4、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清理、缺失值處理、異常值檢測(cè)等。熟悉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和重塑，以適應(yīng)可視化需求。5、可視化設(shè)計(jì)原則：了解可視化設(shè)計(jì)的基本原則，如數(shù)據(jù)映射、視覺編碼、信息密度等。具備良好的設(shè)計(jì)感和審美意識(shí)，能夠創(chuàng)建清晰、易讀、美觀的可視化圖表。678、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：具備數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)的快速呈現(xiàn)和交互體驗(yàn)。6、數(shù)據(jù)故事講述：將數(shù)據(jù)可視化與故事敘述相結(jié)合，以傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的洞察和故事。創(chuàng)造性地組織和展示數(shù)據(jù)，以引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息和見解。7、數(shù)據(jù)可視化趨勢(shì)和創(chuàng)新：跟蹤數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的最新趨勢(shì)和技術(shù)發(fā)展。探索和應(yīng)用新的數(shù)據(jù)可視化工具、技術(shù)和方法，提升數(shù)據(jù)可視化的效果和用戶體驗(yàn)。和隱私保護(hù)意識(shí)，能夠處理敏感數(shù)據(jù)并采取相應(yīng)的安全措施。了解數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)和合規(guī)要求，確保數(shù)據(jù)可視化過程的合法性和安全性。9、團(tuán)隊(duì)合作和溝通能力：能夠與團(tuán)隊(duì)成員合作，共同完成項(xiàng)目任務(wù)。具備良好的溝通能力，能夠與非技術(shù)人員有效地交流和協(xié)作。10、學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新意識(shí)：跟蹤數(shù)字可視化領(lǐng)域的最新技術(shù)和趨勢(shì)，不斷學(xué)習(xí)和提升自己的能力。具備創(chuàng)新意識(shí)，能夠提出新穎的可視化解決方案。人工智能算法工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求人工智能算法工程師12345、模型評(píng)估和驗(yàn)證：設(shè)計(jì)和實(shí)施實(shí)驗(yàn)評(píng)估框架，對(duì)算法和模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果并提出改進(jìn)意見。6、算法部署和集成：將開發(fā)的算法和模型部署到實(shí)際系統(tǒng)中，與工程師和軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密合作，實(shí)現(xiàn)算法與應(yīng)用的有效集成。1234力，熟悉編程語言如Python、C++等，能夠?qū)崿F(xiàn)算法和模型的開發(fā)和調(diào)試。56TensorFlow、PyTorch7、模型評(píng)估和驗(yàn)證：具備模型評(píng)估和驗(yàn)證的能力，設(shè)計(jì)和實(shí)施實(shí)驗(yàn)評(píng)估框架，分析和解釋模型的性能和結(jié)果。8、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)：具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，了解概率論、線性代數(shù)、優(yōu)化理論等，能夠理解和解釋算法的數(shù)學(xué)原理。9、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法：了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法的基本原理和算法，能夠應(yīng)用于解決相應(yīng)的問題。7、技術(shù)文檔和知識(shí)分享：編寫算法文檔，記錄算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，撰寫技術(shù)報(bào)告和論文，與團(tuán)隊(duì)成員分享知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。8、算法優(yōu)化和并行計(jì)算：優(yōu)化算法的計(jì)算效率，使用并行計(jì)算和分布式計(jì)算等技術(shù)加速算法訓(xùn)練和推理過程。9、算法安全和隱私保護(hù)：考慮算法的安全性和隱私保護(hù)，遵循相關(guān)法律和規(guī)定，確保數(shù)據(jù)和模型的安全性和合規(guī)性。10、持續(xù)學(xué)習(xí)和技術(shù)調(diào)研：持續(xù)學(xué)習(xí)新的算法和技術(shù)，關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，進(jìn)行技術(shù)調(diào)研和實(shí)驗(yàn)10111213、溝通和團(tuán)隊(duì)合作：具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作能力，能夠與團(tuán)隊(duì)成員、產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)方進(jìn)行有效的合作和協(xié)調(diào)AIGC崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求AIGC工程師1、系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)：參與人工智能項(xiàng)目的系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計(jì)，與團(tuán)隊(duì)成員合作確定項(xiàng)目的目標(biāo)和需求，并提供技術(shù)建議和解決方案。24、算法與模型開發(fā)：設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化人工智能算法和模型，根據(jù)項(xiàng)目需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的算法和模型進(jìn)行開發(fā)，解決復(fù)雜的問題和挑戰(zhàn)。5、模型驗(yàn)證與評(píng)估：設(shè)計(jì)驗(yàn)證策略和評(píng)估指標(biāo)，對(duì)開發(fā)的模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，包括交叉驗(yàn)證、測(cè)試集評(píng)估等，確保模型的準(zhǔn)確性、魯棒性和泛化能力。6、模型訓(xùn)練與評(píng)估：使用合適的工1（絡(luò)等2、編程和軟件開發(fā)：具備扎實(shí)的編程能力，熟悉至少一種主流編程語言（如Python、Java、C++等），能夠進(jìn)行軟件開發(fā)、編寫高效的代碼和進(jìn)行代碼調(diào)優(yōu)。3、數(shù)據(jù)處理和分析：了解數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的基本概念和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)可視化等，能夠使用常見的數(shù)據(jù)處理和分析工具（如Numpy、Pandas、Matplotlib等）。45、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺：了解自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺的具和技術(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估，調(diào)優(yōu)模型的超參數(shù)，評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確性。789、文檔編寫與知識(shí)分享：編寫技術(shù)文檔，記錄算法和模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，撰寫報(bào)告和論文，與團(tuán)隊(duì)成員分享知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)10、技術(shù)調(diào)研與創(chuàng)新：跟蹤人工智能領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究進(jìn)展，進(jìn)行技術(shù)調(diào)研和創(chuàng)新，提出新的解決方案和方法。11、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與領(lǐng)導(dǎo)能力：與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，有效溝通和協(xié)調(diào)工作，具備一定的領(lǐng)導(dǎo)能力，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成項(xiàng)目目標(biāo)?；靖拍詈图夹g(shù)，包括文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等。6、模型評(píng)估和調(diào)優(yōu)：了解模型評(píng)估的方法和指標(biāo)，能夠進(jìn)行模型的性能評(píng)估和調(diào)優(yōu)，包括交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)整等。7Hadoop、Spark89、溝通和團(tuán)隊(duì)合作：具備良好的溝通能力，能夠與團(tuán)隊(duì)成員和業(yè)務(wù)方有效合作，能夠清晰地表達(dá)技術(shù)概念和解決方案。10、持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新精神：保持對(duì)新技術(shù)和研究的學(xué)習(xí)熱情，具備持續(xù)學(xué)習(xí)和不斷創(chuàng)新的能力。提示詞工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求提示詞工程師1、模型設(shè)計(jì)與開發(fā)：構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特征，選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型，用于生成智能提示和建議。2、算法開發(fā)與優(yōu)化：設(shè)計(jì)和開發(fā)智能提示和建議算法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確和個(gè)性化的提示。優(yōu)化算法的性能和效果，提高提示的準(zhǔn)確度和用戶滿意度。312、自然語言處理：具備自然語言處理的基本知識(shí)，包括詞法分析、句法分析、語義理解、情感分析等相關(guān)技術(shù)。3、數(shù)據(jù)處理和特征工程：熟悉數(shù)據(jù)處理和特征工程的方法，能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作，提取和構(gòu)建合適的特征表示。4、編程和軟件開發(fā)：具備扎實(shí)據(jù)。46、上下文處理和個(gè)性化：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)上下文感知的提示系統(tǒng)，結(jié)合用戶輸入和上下文信息生成針對(duì)性的提示和建議。實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的提示功能，根據(jù)用戶的偏好和歷史行為生成個(gè)性化的提示。7、錯(cuò)誤糾正和容錯(cuò)處理：開發(fā)和應(yīng)用錯(cuò)誤糾正算法，自動(dòng)糾正用戶輸入中的錯(cuò)誤和拼寫錯(cuò)誤，提供準(zhǔn)確的提示。處理用戶輸入中的模糊和不完整信息，提供容錯(cuò)性的提示和建議。8、監(jiān)控與維護(hù)：監(jiān)控模型在實(shí)際場(chǎng)景中的表現(xiàn)，檢測(cè)模型的偏差和性能下降，分析和解決模型訓(xùn)練和部署過程中遇到的問題，進(jìn)行性能優(yōu)化和系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，提高模型的效果和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。91011工作的順利進(jìn)行。的編程能力，熟悉常用的編程語言和工具，如Python、Java、C++等，能夠進(jìn)行軟件開發(fā)和工程實(shí)現(xiàn)。5TensorFlow、PyTorch67、算法優(yōu)化和性能調(diào)優(yōu)：了解算法優(yōu)化和性能調(diào)優(yōu)的方法，能夠針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型進(jìn)行優(yōu)化，提升算法的效率和性能。8、軟件工程和版本控制：熟悉軟件工程的基本原理和實(shí)踐，具備良好的代碼規(guī)范和文檔編寫能力，熟悉版本控制系統(tǒng)如Git等。9、知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)：了解知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和應(yīng)用，能夠利用語義關(guān)系和知識(shí)圖譜進(jìn)行語義推理和語義相似度計(jì)算。10數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師崗位崗位工作內(nèi)容知識(shí)與技能要求數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師12、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具選擇和開發(fā)：選擇或開發(fā)適用于具體項(xiàng)目的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，根據(jù)具體需求，定制或開發(fā)適合項(xiàng)目的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注方法研究，提高標(biāo)注效率和便捷性。3、數(shù)據(jù)需求分析、采集和預(yù)處理：與業(yè)務(wù)部門或項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)合作，了解數(shù)據(jù)需求，明確標(biāo)注任務(wù)的目標(biāo)和要求，與數(shù)據(jù)采集團(tuán)隊(duì)協(xié)作進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，對(duì)數(shù)據(jù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、去除噪聲等，確保獲得滿足標(biāo)注需求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)樣本。4567、標(biāo)注數(shù)據(jù)集管理：管理標(biāo)注數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、備份、文檔化等，確保數(shù)據(jù)的安全性和可訪問性。8、數(shù)據(jù)標(biāo)注指導(dǎo)和支持培1、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具和平臺(tái)：熟悉常用的數(shù)字標(biāo)注工具和平臺(tái)，如Labelbox、Supervisely、VGGImageAnnotator(VIA)等，能夠使用它們進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注和注釋。2、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：具備數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，理解數(shù)據(jù)標(biāo)注在模型訓(xùn)練和算法開發(fā)中的重要性，了解數(shù)據(jù)增強(qiáng)和數(shù)據(jù)擴(kuò)充的方法，以生成更多的標(biāo)注樣本來提高模型的泛化能力。34、數(shù)據(jù)采集和篩選：了解數(shù)據(jù)采集的方法和來源，能夠根據(jù)項(xiàng)目需求篩選和獲取合適的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)注。5、標(biāo)注任務(wù)和指導(dǎo)：理解不同的標(biāo)注任務(wù)，如目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、關(guān)鍵點(diǎn)定位等，能夠提供明確的標(biāo)注指導(dǎo)和標(biāo)準(zhǔn)。6、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與處理：具備數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的能力，能夠處理異常數(shù)據(jù)，如噪聲數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常值等