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主要職責：選擇和微調(diào)開源模型（例如 Hugging Face 上的模型）、設計和實現(xiàn)模型訓練流程、調(diào)優(yōu)超參數(shù)、解決模型過擬合/欠擬合等問題。 技能要求：熟練掌握 Python、PyTorch 或 TensorFlow、了解深度學習理論與實踐、對 Transformer、BERT、GPT 等架構有實踐經(jīng)驗。 數(shù)據(jù)科學家 & 數(shù)據(jù)工程師 主要職責：負責數(shù)據(jù)采集、清洗、預處理與標注，搭建數(shù)據(jù)管道，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量以及為模型提供高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。 技能要求：熟悉數(shù)據(jù)處理工具（如 Pandas、NumPy）、SQL、數(shù)據(jù) ETL 流程，了解機器學習算法原理，對領域數(shù)據(jù)有一定洞察力。 自然語言處理（NLP）專家 主要職責：如果你的專業(yè)領域與文本、語音等自然語言數(shù)據(jù)相關，NLP 專家可以幫助設計更合適的預處理方法、數(shù)據(jù)標注方案以及特定任務的調(diào)優(yōu)策略。 技能要求：對語言模型、文本預處理、序列建模有深入理解，熟悉相關庫（如 SpaCy、NLTK、Hugging Face Transformers）。 MLOps/DevOps 工程師 主要職責：負責模型的部署、監(jiān)控、自動化訓練（CI/CD）、版本管理和擴展性設計，確保訓練出的模型能順利落地到生產(chǎn)環(huán)境。 技能要求：熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD 流程，掌握云服務（如 AWS、GCP、Azure）及分布式訓練技術（如 DeepSpeed、LoRA）。