一、崗位概述
我們正在尋找熱愛教學(xué)、具備扎實(shí)技術(shù)功底的人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)講師，負(fù)責(zé)講授機(jī)
器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理或 AI Agent 智能體等方向的系統(tǒng)
化課程。候選人需具備良好的表達(dá)能力與課程設(shè)計能力，能夠?qū)?fù)雜理論轉(zhuǎn)化為易
于理解的教學(xué)內(nèi)容，助力學(xué)員實(shí)現(xiàn)從入門到實(shí)戰(zhàn)的能力躍遷。
二、基本任職要求（所有方向通用）
學(xué)歷背景：本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；
編程能力：
精通 Python 編程語言，熟練掌握面向?qū)ο缶幊獭⒑瘮?shù)式編程及常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；
熟練使用 Pandas、NumPy 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理，具備真實(shí)項目中的數(shù)據(jù)清洗、特征提取經(jīng)驗(yàn)；

三、專項方向要求（滿足以下任一方向）
方向一：機(jī)器學(xué)習(xí)方向
熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與應(yīng)用場景，包括但不限于：
-線性回歸、邏輯回歸 - 決策樹、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、LightGBM - SVM、樸素貝葉斯、K-Means、層次聚類、密度聚類
-精通 Scikit-learn 庫的使用，能帶領(lǐng)學(xué)生完成端到端建模流程；
-掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、編碼）、特征工程、交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵技能；
方向二：深度學(xué)習(xí)方向
- 深入理解前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP 反向傳播機(jī)制、激活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化器；
- 精通 PyTorch 框架，能熟練進(jìn)行張量操作、自動微分、模型定義與訓(xùn)練；
- 熟悉 TensorFlow 基本架構(gòu)與 Keras 高層 API，了解 .h5 與 tf-lite 模型保存與部
署；
方向三：計算機(jī)視覺方向
- 熟練使用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理，包括灰度化、濾波、邊緣檢測、形態(tài)學(xué)操作；
- 深入理解 YOLO 系列算法（尤其是 YOLOv8）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練推理流程；
- 掌握多目標(biāo)跟蹤核心技術(shù)模塊：
- SORT / DeepSORT 算法原理 - 匈牙利匹配算法與卡爾曼濾波器協(xié)同工作原理
- 具備實(shí)際項目經(jīng)驗(yàn)，如車流量統(tǒng)計、行人跟蹤、視頻分析等；
- 熟悉相機(jī)成像原理與張正友標(biāo)定法，能在項目中實(shí)現(xiàn)相機(jī)畸變校正與空間映射。
方向四：自然語言處理方向
- 熟悉中文文本預(yù)處理流程：分詞、去停用詞、詞干提取、TF-IDF、Word2Vec、Sentence-BERT；
- 掌握 RNN 及其變體（LSTM/GRU）在文本分類、命名實(shí)體識別、人名分類等任務(wù)中的應(yīng)用；
- 深入理解 Attention 機(jī)制與 Transformer 架構(gòu)（Encoder-Decoder 結(jié)構(gòu)、Multi-Head Attention）；
- 能夠復(fù)現(xiàn) Seq2Seq 英譯法翻譯模型；
- 熟悉 BERT 及其衍生模型（RoBERTa、ALBERT、ChatGLM）的基本原理與 Fine-tuning 方法；
- 掌握 HuggingFace Transformers 庫的使用，能加載預(yù)訓(xùn)練模型并進(jìn)行下游任務(wù)微
調(diào)。
方向五：AI Agent 智能體方向
- 熟悉主流 AI Agent 工具平臺，如影刀 RPA、飛書智能表格、阿里云短視頻生成插
件等；
- 掌握 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構(gòu)原理與實(shí)現(xiàn)方式；
- 精通 LangChain 框架，能構(gòu)建鏈?zhǔn)秸{(diào)用、代理決策、記憶管理等功能模塊；
- 具備本地部署大語言模型（LLM）的能力，熟悉 Llama.cpp、Ollama、ChatGLM3、Qwen 等開源模型的運(yùn)行與調(diào)優(yōu)；
教學(xué)素養(yǎng)：
具備授課經(jīng)驗(yàn)（線上/線下），邏輯清晰，語言表達(dá)能力強(qiáng)；
能獨(dú)立完成課件制作、案例設(shè)計與實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)；
有責(zé)任心，善于引導(dǎo)學(xué)生思考，關(guān)注學(xué)習(xí)效果；