传智教育 讲师 招聘（工资待遇要求）

工作职责：
1、负责人工智能实体班授课、在线班授课；
2、完成上级领导交办的工作任务。
任职资格：
1、技术能力：熟悉Python编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础，熟练使用至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）。 深入理解大语言模型原理，熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型架构。 
2、大模型能力：具备RAG、Agent、对话系统、大模型应用开发、大模型推理优化等至少一个方向的实战经验，能够独立完成从需求分析到功能上线的全流程。 熟悉大模型推理加速技术（如vLLM、TensorRT-LLM、量化部署等）者优先。 有NLP基础，熟悉常见自然语言处理任务（文本分类、信息抽取、语义匹配等）。 
3、工程经验：具备良好的工程习惯，熟练使用Git、Linux环境，有云端部署经验（如AWS、阿里云）者优先。 有大型语言模型微调（SFT、LoRA等）实际项目经验者优先。 有开源大模型（如Llama、ChatGLM、Qwen等）二次开发经验者优先。
相关方向如下：
①三年及三年以上大模型开发、大模型推理优化与自然语言处理（NLP）项目经验、或图像与视觉处理（CV）项目经验、或机器学习项目经验；在某一领域实战经验丰富即可。
②自然语言处理方向：熟悉经典的RNN模型, 如LSTM，GRU，Seq2Seq等, 理解Transformer模型中的Attention机制，位置编码等, 使用过主流的预训练模型如BERT，XLNET等解决过一些文本序列问题。
③图像与视觉处理方向：熟悉图像处理常用算法、熟悉OpenCV等常用视觉计算开源库；对HOG、LBP、MTCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO等检测，识别，跟踪，分割等领域有过深入的研究；熟悉基于特征的图像拼接和定位算法，单/双目视觉或深度的SLAM算法者加分。
④数据挖掘方向：精通常见机器学习经典算法，如；逻辑回归、贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等，能够推导各个算法的实现过程，并有大规模分布式应用经验。
4、口齿伶俐，善于交流，具备团队协作能力。
5、具有较强的学习能力、具备独立解决问题的能力、能够承受工作压力。
6、有GPU并行计算经验优先。