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1. 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)多模態(tài)(圖文)和多源信息(PGC/UGC/Web content等)的綜合內(nèi)容理解，以優(yōu)化我們的地圖搜索、推薦和POI信息理解能力； 2. 深入研究和改進(jìn)模型的性能，包括準(zhǔn)確性、效率和可擴(kuò)展性； 3. 與跨職能團(tuán)隊(duì)合作，包括數(shù)據(jù)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理和架構(gòu)工程師，確保模型與業(yè)務(wù)目標(biāo)一致； 4. 跟蹤新的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)研究，將新的研究成果應(yīng)用于實(shí)際問題； 5. 負(fù)責(zé)模型的維護(hù)和迭代，確保其在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的穩(wěn)定性和可靠性。 職位要求： 1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位； 2. 至少3年在內(nèi)容理解（如GPT Bert CLIP等）優(yōu)化方面的工作經(jīng)驗(yàn)； 3. 精通Python編程以及TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架； 4. 有大規(guī)模深度模型訓(xùn)練或LLM業(yè)務(wù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)優(yōu)先； 5. 對(duì)最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和趨勢(shì)有深入了解； 6. 良好的團(tuán)隊(duì)合作能力和出色的解決問題能力； 7. 優(yōu)秀的溝通技巧和流利的英語水平。