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一、核心岗位
研究科学家（Research Scientist）：
负责制定研究计划，探索新算法和模型架构。数据科学家（Data Scientist）：
进行数据收集、分析和预处理。机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：
设计和实现机器学习模型，优化算法性能。自然语言处理工程师（NLP Engineer）：
专注于自然语言处理任务，如分词、词性标注等。深度学习工程师（Deep Learning Engineer）：
负责深度学习模型的设计、训练和优化。数据工程师（Data Engineer）：
构建和管理数据管道，确保数据的质量和可用性。
二、理论
深度学习中最核心的概念可以精简为以下几点：
- 神经网络：深度学习的基础，模仿人脑处理信息的方式。
- 层结构：包括输入层、隐藏层和输出层，数据在网络中前向传播。
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid，决定神经元的激活状态。
- 损失函数：衡量预测与实际差异，如均方误差和交叉熵。
- 反向传播：计算损失函数关于网络参数的梯度，用于训练。
- 优化算法：如SGD、Adam，用于更新网络权重以最小化损失。
- 卷积神经网络（CNN）：适用于图像等网格数据的特征提取。
- 循环神经网络（RNN） 和 长短期记忆网络（LSTM）：适用于序列数据的处理。
- 正则化技术：如Dropout，用于防止过拟合。
- 生成对抗网络（GAN）：通过生成器和判别器的对抗训练生成数据。
Transformer
三、实践
数据收集：收集大量的文本数据，包括书籍、网页、文章等。
确保数据的多样性和代表性。
数据预处理：清洗数据，去除噪声和不相关的信息。
进行分词、词性标注、句法分析等自然语言处理步骤。
模型设计：设计模型的架构，包括层数、隐藏单元数等。
确定模型的训练参数，如学习率、批大小等。
训练：使用预处理后的数据训练模型。
使用GPU或TPU等硬件加速训练过程。
评估：在验证集上评估模型性能。
调整模型参数和架构以优化性能。
微调：针对特定应用场景对模型进行微调。
使用少量的特定领域数据来提高模型的准确性。
部署：将训练好的模型部署到服务器或云平台。
确保模型的可扩展性和稳定性。
四、需要技能
- 有机器学习和NLP库的经验,如Pandas、Nu mPy、SpaCy等
- 有应用ML框架的经验,如Scikit-Learn、Tens orFlow/Keras、PyTorch
- 熟练掌握各种深度神经网络,包括CNN,RNN,BERT,Transformer等。
- 综合运用大语言模型、AI算法等手段辅助构建模型训练所需的语料库和训练数据集
- 调研各种基础和前沿语言模型和NLP算法、研究跟踪NLP领域最新发展趋势
- 熟悉chatgpt,chatglm,chatrwkv,llama,claude等主流大模型,huggingface的常
- 熟悉Python语言和PyTorch,transformer等NLP库和深度学习开发框架,熟练掌握numpy、pandas等数据处理框架
- 具备NLP大模型训练经验者优先,熟悉并使用过chatgpt,chatglm,chatrwkv,llama,cl aude等主流大模型
- AI专业技术方向(计算机视觉、自然语言处理、语音识别、虚拟现实
- 数据清洗/构造,LLM训练和调优,搜索增强RAG
- 熟练掌握至少一种深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、Caffe等）