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1. NL2SQL 核心算法研發(fā)：主導(dǎo)語(yǔ)義解析、序列標(biāo)注（如 BERT-CRF）、文本生成（如 T5、GPT）等 NLP 核心算法的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，深入研究 NL2SQL 領(lǐng)域主流技術(shù)方案（如基于 Spider 數(shù)據(jù)集的經(jīng)典模型及最新改進(jìn)思路），推動(dòng)算法在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地。
2. 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用：熟練運(yùn)用 MySQL、PostgreSQL 進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理，結(jié)合 Spark、Hive 完成大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理及分析，為算法模型提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。
3. NL2SQL 模型工程實(shí)現(xiàn)：負(fù)責(zé)自然語(yǔ)言到 SQL 查詢語(yǔ)句的端到端模型開(kāi)發(fā)，攻克語(yǔ)義理解偏差、實(shí)體識(shí)別準(zhǔn)確率低、語(yǔ)法樹(shù)生成不規(guī)范等關(guān)鍵問(wèn)題，保障模型輸出 SQL 的正確性與可用性。
4. 復(fù)雜查詢場(chǎng)景優(yōu)化：針對(duì)多表關(guān)聯(lián)、嵌套查詢等復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景，設(shè)計(jì)算法優(yōu)化策略，提升模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的準(zhǔn)確率、泛化能力及推理效率，滿足實(shí)際業(yè)務(wù)需求。
5. 時(shí)序預(yù)測(cè)能力支撐：結(jié)合業(yè)務(wù)需求，運(yùn)用時(shí)序預(yù)測(cè)相關(guān)算法（如 ARIMA、LSTM、Prophet 等），處理時(shí)序數(shù)據(jù)分析任務(wù)，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持（有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先）。

1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，具備扎實(shí)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)等），2 年及以上 NLP 或機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
2. 編程能力：精通至少一門(mén)編程語(yǔ)言（Java/Python/Go），其中 Python 優(yōu)先，具備良好的代碼規(guī)范、模塊化開(kāi)發(fā)思維及問(wèn)題排查能力。
3. 框架與工具：熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架，能熟練使用 DeepSpeed、Megatron-LM、ColossalAI 等大模型訓(xùn)練加速工具，以及 Huggingface 生態(tài)相關(guān)庫(kù)；有深度學(xué)習(xí)底層算子開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者（如 CUDA 算子開(kāi)發(fā)）優(yōu)先。
4. 算法儲(chǔ)備：具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別、語(yǔ)義理解、文本生成等 NLP 核心任務(wù)算法；熟悉語(yǔ)音、圖像、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域模型算法者，可優(yōu)先考慮。
5. 加分項(xiàng)：
• 有 AI 平臺(tái)（如模型訓(xùn)練平臺(tái)、推理服務(wù)平臺(tái)）研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，或算法工程化（模型部署、性能優(yōu)化、線上運(yùn)維）相關(guān)經(jīng)驗(yàn)；
• 參與過(guò)開(kāi)源項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，或在 GitHub、Kaggle 等平臺(tái)有優(yōu)質(zhì)成果，或在頂會(huì)（如 ACL、NeurIPS、ICML）發(fā)表過(guò)相關(guān)論文；
• 有 NL2SQL、時(shí)序預(yù)測(cè)相關(guān)項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立主導(dǎo)或核心參與算法從研發(fā)到上線的全流程。

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