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1. NL2SQL 核心算法研發(fā)：主導語義解析、序列標注（如 BERT-CRF）、文本生成（如 T5、GPT）等 NLP 核心算法的設計與優(yōu)化，深入研究 NL2SQL 領域主流技術方案（如基于 Spider 數(shù)據(jù)集的經典模型及最新改進思路），推動算法在實際業(yè)務場景落地。
2. 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫應用：熟練運用 MySQL、PostgreSQL 進行結構化數(shù)據(jù)管理，結合 Spark、Hive 完成大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗、預處理及分析，為算法模型提供高質量數(shù)據(jù)支撐。
3. NL2SQL 模型工程實現(xiàn)：負責自然語言到 SQL 查詢語句的端到端模型開發(fā)，攻克語義理解偏差、實體識別準確率低、語法樹生成不規(guī)范等關鍵問題，保障模型輸出 SQL 的正確性與可用性。
4. 復雜查詢場景優(yōu)化：針對多表關聯(lián)、嵌套查詢等復雜業(yè)務場景，設計算法優(yōu)化策略，提升模型在復雜場景下的準確率、泛化能力及推理效率，滿足實際業(yè)務需求。
5. 時序預測能力支撐：結合業(yè)務需求，運用時序預測相關算法（如 ARIMA、LSTM、Prophet 等），處理時序數(shù)據(jù)分析任務，為業(yè)務決策提供數(shù)據(jù)支持（有相關經驗者優(yōu)先）。

1. 學歷與經驗：計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、數(shù)學等相關專業(yè)本科及以上學歷，具備扎實的計算機基礎知識（數(shù)據(jù)結構、算法、操作系統(tǒng)等），2 年及以上 NLP 或機器學習算法研發(fā)相關工作經驗。
2. 編程能力：精通至少一門編程語言（Java/Python/Go），其中 Python 優(yōu)先，具備良好的代碼規(guī)范、模塊化開發(fā)思維及問題排查能力。
3. 框架與工具：熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架，能熟練使用 DeepSpeed、Megatron-LM、ColossalAI 等大模型訓練加速工具，以及 Huggingface 生態(tài)相關庫；有深度學習底層算子開發(fā)經驗者（如 CUDA 算子開發(fā)）優(yōu)先。
4. 算法儲備：具備扎實的機器學習、深度學習理論基礎，熟悉文本分類、命名實體識別、語義理解、文本生成等 NLP 核心任務算法；熟悉語音、圖像、推薦系統(tǒng)等領域模型算法者，可優(yōu)先考慮。
5. 加分項：
• 有 AI 平臺（如模型訓練平臺、推理服務平臺）研發(fā)經驗，或算法工程化（模型部署、性能優(yōu)化、線上運維）相關經驗；
• 參與過開源項目開發(fā)，或在 GitHub、Kaggle 等平臺有優(yōu)質成果，或在頂會（如 ACL、NeurIPS、ICML）發(fā)表過相關論文；
• 有 NL2SQL、時序預測相關項目落地經驗，能獨立主導或核心參與算法從研發(fā)到上線的全流程。

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