全周期开发： 负责项目从需求分析、设计、编码、测试到维护的全过程，确保软件质量和用户体验。

后台开发： 利用PHP, Python等语言进行后端服务的开发和维护，包括但不限于API设计、数据处理逻辑的实现等。需要熟练掌握如Django、Flask等Python框架以及相应的PHP框架进行后台服务搭建。

前端开发： 使用HTML、CSS、JavaScript以及前端框架（如Vue.js和React.js）进行用户界面和用户体验的开发与优化，确保网页和应用的响应式设计和交互功能满足用户需求。

数据库管理： 设计和优化MySQL数据库，包括表结构设计、索引优化、存储过程编写等，确保数据库性能和高可用性。

系统集成与调试： 集成前后端系统，进行系统调试，发现并解决潜在问题，确保系统的稳定性和高效性。

技术支持与维护： 提供技术支持，快速响应并解决客户在使用过程中遇到的问题，同时负责系统的持续更新和维护。

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学历要求： 博士研究生学历，计算机相关专业。

项目经验： 必须具备在前后台及MySQL数据库方面的成功项目经验，尤其是大型互联网网页和APP的开发经验。

技术熟练度：

后台： 熟练掌握PHP和Python框架（如Django、Flask等），有丰富的后台开发经验，能够处理高并发、大数据量的系统。
前端： 熟练掌握Vue.js、React.js、HTML5、CSS3等前端技术，能够构建高效、美观的用户界面。
数据库技能： 精通MySQL数据库管理，包括数据库设计、优化及SQL语句的编写，能够保证数据的安全性和完整性。

问题解决能力： 具有良好的逻辑思维和问题分析能力，能够独立解决开发中遇到的问题。

团队协作能力： 能够与团队成员紧密合作，共同完成项目开发任务。

学习能力： 持续跟踪和学习最新的互联网开发技术和趋势，不断提升自身的技术水平。

岗位职责：

垂直领域模型训练：
负责针对特定垂直领域（如金融、医疗、教育等）进行大模型的训练，确保模型能够充分理解和适应该领域的特性和需求。
深入研究领域内的数据特点，制定合适的数据预处理和特征工程方案，以提升模型的训练效果。

模型优化与调整：
基于训练结果和性能评估，对模型进行细致的优化和调整，包括改进模型结构、调整超参数等，以提高模型的准确率和效率。
运用先进的优化算法和技术，如梯度下降变种、正则化方法等，来增强模型的泛化能力和稳定性。

部署与集成：
负责将训练好的模型部署到实际生产环境中，确保模型能够稳定、高效地运行。
与系统工程师和软件开发团队紧密合作，完成模型的集成和接口开发工作，以便其他系统能够方便地调用模型服务。

持续监控与维护： 对已部署的模型进行持续监控，及时发现并解决性能下降或预测偏差等问题。

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学历要求：
博士学历，计算机、人工智能、数学或相关专业背景，具备深厚的理论基础和研究能力。

研究经验：
在人工智能领域有丰富的研究经验，特别是在大模型训练和优化方面有明显的学术成果或项目经历。
熟悉垂直领域的相关技术和应用，能够迅速理解并深入研究该领域的特定问题和挑战。

技术能力：
精通Python等编程语言，以及PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，能够高效实现复杂的算法和模型。
具备强大的数据分析和处理能力，能够熟练运用各种工具和技术进行数据预处理、特征工程和性能评估。

团队协作能力：
具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与其他团队成员紧密合作，共同推进项目的进展和解决遇到的问题。

创新能力与学习能力：
具备创新思维和解决问题的能力，能够针对垂直领域的特定需求提出有效的解决方案。
对新技术和新方法保持敏锐的洞察力，能够持续学习和掌握最新的研究成果和技术动态。