一、教育背景與專業(yè)知識(shí)- 擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能或相關(guān)領(lǐng)域本科以上學(xué)位。- 熟悉自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型。二、語音識(shí)別技能- 熟練使用語音識(shí)別技術(shù)，如隱馬爾可夫模型（HMM）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。- 了解和實(shí)踐過語音信號(hào)處理方法，包括特征提取、聲學(xué)模型訓(xùn)練、語言模型開發(fā)。三、機(jī)器翻譯和大語言模型應(yīng)用- 對(duì)Transformer架構(gòu)、BERT、GPT及其他大型預(yù)訓(xùn)練語言模型有深入理解。- 經(jīng)驗(yàn)在使用和微調(diào)這些模型進(jìn)行機(jī)器翻譯，尤其是在不同語言對(duì)之間的翻譯。- 能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化端到端的機(jī)器翻譯系統(tǒng)。四、跨模態(tài)機(jī)器翻譯- 熟悉圖像處理和視頻分析技術(shù)，以及如何將這些視覺數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)結(jié)合，進(jìn)行模型訓(xùn)練。- 經(jīng)驗(yàn)在處理和解析多模態(tài)數(shù)據(jù)集，如使用視覺信息輔助文本翻譯的應(yīng)用。五、模型壓縮與移動(dòng)端部署- 了解各種模型壓縮技術(shù)，包括剪枝、量化、知識(shí)蒸餾等。- 經(jīng)驗(yàn)在將復(fù)雜模型部署到資源受限的環(huán)境，如移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)。- 熟悉至少一種移動(dòng)開發(fā)平臺(tái)，如Android或iOS，并具備相關(guān)的編程技能。六、編程與軟件開發(fā)技能- 精通Python、C++或Java等編程語言。- 熟練使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。- 能夠獨(dú)立設(shè)計(jì)、實(shí)施和優(yōu)化算法和系統(tǒng)。七、團(tuán)隊(duì)合作與溝通能力- 能夠在跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)中有效溝通，協(xié)作解決復(fù)雜問題。- 能夠撰寫技術(shù)文檔和研究論文，以及在科技會(huì)議上展示研究成果。八、創(chuàng)新能力與問題解決技能- 具備批判性思維能力，能夠設(shè)計(jì)新算法或改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)。- 能夠應(yīng)對(duì)技術(shù)挑戰(zhàn)，尋找創(chuàng)新的解決方案以滿足性能和效率的需求。

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