职位名称：数据分析师（应届生）
1. 面向专业要求
* 统计学、数学、计算机科学、信息技术或相关专业。
* 本科及以上学历，具有强烈的数据分析兴趣和潜力。
2. 岗位职能描述
* 负责对实验数据进行深入分析，以测试和评估不同算法模型的性能。
* 分析模型在不同数据集上的表现，找出算法存在的问题和潜在的改进方向。
* 使用统计方法和数据挖掘技术来识别数据中的模式和趋势。
* 与算法工程师和产品团队紧密合作，提供数据支持和见解，帮助改进产品和服务。
* 准备和呈现分析报告，向团队和管理层清晰地传达发现和建议。
3. 技能要求
* 扎实的统计学基础，熟悉常用的数据分析方法和工具。
* 熟练使用SQL、Python、R等数据分析语言和软件。
* 能够有效处理、分析和解释大量数据。
* 具有良好的逻辑思维能力和问题解决能力。
* 强烈的好奇心和热情，对数据洞察和模式发现充满兴趣。
* 良好的沟通技巧，能够清晰地呈现复杂的分析结果。
4. 加分项（非必需，但优先考虑）
* 在数据分析、机器学习或相关领域有实习或项目经验。
* 了解机器学习基础知识和常见算法。
* 有使用数据可视化工具（如Tableau、PowerBI）的经验。
职位名称：大模型研发算法工程师（应届生）
1. 面向专业要求
a) 软件工程、计算机系、电子信息工程、物理和数学相关专业的本科及研究生；
b) 硕士及以上学历优先考虑。
2. 岗位职能描述
a)负责自然语言处理（NLP）相关算法的研发和优化。
b)参与大模型（如GPT、BERT等）的研发和应用项目。
c)处理和分析大规模文本数据，改进模型性能和准确性。
d)与团队合作，根据项目需求设计和实施有效的NLP解决方案。
3. 技能要求
a)扎实的编程能力，熟悉Python、Java或其他编程语言。
b)熟悉常见的自然语言处理技术和框架，如NLTK、Transformers等。
c)对深度学习、机器学习有基础理解，熟悉PyTorch、Deepspeed等框架。
d)良好的数学基础，尤其在统计学、线性代数和概率论方面。
e)良好的问题分析和解决能力，以及强烈的学习和探索精神。
f)良好的团队合作和沟通能力。
4. 加分项（非必需，但优先考虑）
a)在自然语言处理、大模型研发或相关领域有实习或项目经验。
b)有使用深度学习模型处理大数据集的经验。
c)发表过相关领域的论文或参加过相关竞赛并取得好成绩。
职位名称：深度学习推理优化工程师（应届生）
1. 面向专业要求
* 计算机科学、人工智能、电子工程或相关专业。
* 本科及以上学历，硕士学位优先考虑。
2. 岗位职能描述
* 负责深度学习模型的推理性能优化。
* 参与深度学习模型的部署和测试，确保其在不同硬件平台上的高效运行。
* 与研发团队合作，针对特定应用场景进行算法优化和调整。
*分析和改进现有深度学习模型的性能瓶颈。
3. 技能要求
* 扎实的编程基础，熟悉C/C++或Python。
* 了解深度学习基础知识，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
* 对GPU编程和CUDA有基本了解。
* 良好的算法和数据结构基础。
* 具备优秀的问题解决能力和分析能力。
* 良好的团队合作精神和沟通技巧。
4. 加分项（非必需，但优先考虑）
* 有深度学习模型优化或相关项目经验。
* 了解模型量化、剪枝等模型压缩技术。
*在相关领域（如计算机视觉、自然语言处理）有实际项目或科研经验。
招聘岗位： 计算机视觉算法工程师
面向专业： 软件工程、计算机系、电子信息工程、物理和数学相关专业的本科及研究生；
1 岗位职能描述
a)负责计算机视觉相关算法的研发和优化。
b)参与图像处理、模式识别、深度学习等相关项目的设计和实施。
c)与团队合作，针对特定应用场景开发和调整算法模型。
d)分析和解决实际项目中的技术难题。
2 技能要求
a)计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历。
b)扎实的编程能力，熟悉Python、C++等编程语言。
c)了解主流的计算机视觉和深度学习框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。
d)具备良好的数学基础，特别是在线性代数、概率论和统计学方面。
e)具有良好的分析问题和解决问题的能力。
f)良好的团队合作精神和沟通能力。
3 加分项（非必需，但优先考虑）
a)在计算机视觉、机器学习或相关领域有项目经验或科研成果。
b)有使用GPU进行深度学习训练的经验。
c)有参与过相关竞赛并获奖的经历。
简历投递方式：
可以投递到邮箱：graduates@intellif.com
或者直接投递boss直聘上相应岗位
