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背景及行業(yè)優(yōu)勢
允博科技，作為中國安防和視頻監(jiān)控領域的中堅力量，為工信部交通信息融合與系統(tǒng)控制重點實驗室的成果轉化中心，作為國家隊二十多年始終專注于“數(shù)據(jù)輕量化+超算技術“應用以及視頻圖像輕量化技術的研發(fā)與創(chuàng)新。我們的技術廣泛應用于J事、智慧城市、數(shù)據(jù)治理、平安中國、公安、交通、教育等所有數(shù)據(jù)傳輸和存儲存在瓶頸的剛需需求關鍵領域，在視頻輕量化設備、圖像輕量化設備及視頻圖像輕量化設備的研發(fā)制造方面成績卓越，在細分領域構筑了堅實的技術壁壘，贏得了極高的市場認可度。
隨著國家政策在科技和數(shù)據(jù)領域的傾斜，迎來了數(shù)據(jù)輕量化技術的快速成長期，市場倍率增長，為了快速全國復制成果，因此我們現(xiàn)正誠摯尋覓滿懷激情、能力出眾的伙伴們，將我們的前沿技術精準服務于J工、公檢法、交通、海關、金融、環(huán)保、文旅、教育、應急、水利、工廠、自然資源等眾多行業(yè)。
崗位職責
1.負責云平臺上視頻、物聯(lián)網(wǎng)等各類數(shù)據(jù)的處理工作，包括數(shù)據(jù)的采集、清洗、存儲和整合，構建高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的模型訓練和應用提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。
2.開展模型訓練相關工作，根據(jù)公司業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的算法和模型架構，設計訓練方案，進行模型的訓練、調(diào)優(yōu)和評估，不斷提升模型的性能和精度，使其能夠更好地適應實際業(yè)務場景。
3.將訓練成熟的模型應用到實際業(yè)務中，進行模型的部署、集成和優(yōu)化，開發(fā)相關的應用接口和功能模塊，實現(xiàn)模型與業(yè)務系統(tǒng)的無縫對接，推動數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務創(chuàng)新和智能化升級。
4.持續(xù)關注云平臺技術、數(shù)據(jù)處理技術以及機器學習、深度學習等相關領域的前沿動態(tài)和發(fā)展趨勢，探索新技術在公司業(yè)務中的應用可能性，提出創(chuàng)新性的解決方案，并參與相關技術的研究和實踐。
5.與團隊成員密切協(xié)作，包括云計算工程師、軟件開發(fā)工程師等，共同解決項目開發(fā)過程中遇到的技術難題，確保項目的順利推進和按時交付，同時參與技術文檔的編寫和知識分享工作。
任職要求
1.學歷本科及以上，研究生、985、211優(yōu)先錄取，數(shù)據(jù)科學、計算機科學、人工智能、軟件工程等相關專業(yè)優(yōu)先。
2.具有 2 年以上云平臺數(shù)據(jù)處理、模型訓練與應用開發(fā)相關工作經(jīng)驗，熟悉云平臺的架構和運行機制，必須有視頻、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗。
3.熟練掌握至少一種主流的機器學習框架，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit - learn 等，具備扎實的機器學習算法基礎，能夠獨立完成模型的設計、訓練和優(yōu)化。
4.熟悉 Hadoop、Spark、Flink 等大數(shù)據(jù)處理工具，能夠熟練運用 SQL、Python、Java 等編程語言進行數(shù)據(jù)處理和應用開發(fā)。
5.有視頻、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)的特點和處理方法，對數(shù)據(jù)挖掘、特征工程有一定的實踐經(jīng)驗，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。
6.具備較強的問題分析和解決能力，能夠快速定位和解決項目開發(fā)過程中的技術問題，具有良好的邏輯思維能力和創(chuàng)新意識。
7.擁有良好的團隊協(xié)作精神和溝通能力，能夠積極參與團隊討論和合作，具備較強的學習能力和自我驅動力，能夠適應快節(jié)奏的工作環(huán)境。