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@@ -43,9 +43,9 @@ Pytorch 视频讲解【主讲人：土堆】【对应笔记：100-122】
 
 搭建交流群，帮助孤单的自学者交流
 
-|【深度学习 学习交流①群】| 微信 | 
+|【深度学习 学习交流②群】| 微信 | 
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-| ![a19f4e265aafaae575bb6e8ae9c3bcf](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/d83710ae-97b9-4030-a074-e1f08b210a0a)<br/> | ![ad9bc1ef4eccf11a0e521dec10968d3](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/0d3f05f6-ba72-4a1d-9c5b-6d5f0c8eb8f8)<br> | 
+| ![a8fdfd15016bb9de742863b34d19675](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/e27f7363-151c-4e9c-b533-1c0cd44bae74)<br/> | ![ad9bc1ef4eccf11a0e521dec10968d3](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/0d3f05f6-ba72-4a1d-9c5b-6d5f0c8eb8f8)<br> | 
 
 看人之短，天下无一可交之人。看人之长，世间一切皆是吾师。
 
@@ -72,6 +72,34 @@ Pytorch 视频讲解【主讲人：土堆】【对应笔记：100-122】
 1. 熟悉机器视觉原理，熟悉以下领域之一：3D重建、立体视觉、SLAM、通用图像视频分类、目标检测、人体姿态估计。
 2. 熟悉以下医学图像后处理算法之一：图形算法、重建算法、分割算法、检测算法、分类算法、配准算法、深度学习算法、流体力学算法、灌注算法、纹理分析算法等。
 
+岗位职责：
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+1. 负责音频信号处理和识别相关算法的研究和实现，包含但不限于回声消除、麦克风阵列、盲源分离等技术。
+2  负责深度学习、神经网络等AI音频算法的研究和实现。
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+任职要求：
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+1. 扎实的数学理论及数字信号处理基础，掌握Matlab及C/C++语言编程。
+2. 有语音、音频信号处理(降噪，回声消除、麦阵、音效等)相关经验者。
+3. 有深度学习、神经网络、智能语音识别相关研究。
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+岗位职责：
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+1. 负责大语言模型方面的算法开发、优化、应用落地。负责相应AI解决方案设计，参与关键技术研发，攻关技术难点。
+2. 负责设计和实现大语言模型相关的算法和模型实现，研究并设计新是算法和模型，解决大语言模型应用问题。
+3. 负责开发和优化大语言模型的训练过程，设计并实现大语言模型的训练算法和策略，配置和优化训练的超参数和计算资源，保证模型的训练效果和效率。
+4. 负责构建和管理大规模医疗文本数据集，用于模型预训练和微调，完成不用场景下的下游任务。
+5  负责进行大语言模型的评估和验证，设计评估指标和实验;设计和实施评估指标和实验，对训练好的大语言模型进行性能评估和分析。识别模型的弱点和改进空间，提出相应的改进策略和方法。
+6. 参与高校、科研、医疗机构科研合作，协助科研成果落地转化。
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+任职要求：
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+1. 具有机器学习、自然语言处理、医学影像分析，或相关领域的学习和研究。
+2. 有预训练大语言模型或GPT模型等相关研究开发经验。
+3. 在机器学习(ICML，NeurlPS、ICLR等)、计算机视觉(CVPR、ICCV、ECCV等)、自然语言处理(ACL，EMN LP等)和医疗影像分析(MICCAI、IPMI)等顶级会议，或者顶级期刊(IEEE T-PAMI，IEEE TMI、Medical lmage An alysis)发表过相关论文。
+4. 具有人工智能相关专业(计算机视觉、机器学习、医疗图像分析等)硕士及以上学位。
+5. 能熟练使用英语。
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 合众汽车（自动驾驶部门） 地点：上海
 
 内推人：项目组某leader
@@ -94,30 +122,21 @@ Pytorch 视频讲解【主讲人：土堆】【对应笔记：100-122】
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-提供简历指导服务：
+提供简历指导服务，帮你们简历脱颖而出：
 
-![0d1393b8583d799cd357d0da3692b91](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/67ce5471-0e5c-40fd-b486-76920eb45cdd)
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-这是我三年前，校招时，简历技能内容（现在技能树远远不止这些）。
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-用了几个技巧，分享给大家：
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-1. 技能只写掌握了XX，没掌握不要写，掌握且更熟练的放前面，掌握但不熟练的放后面。
-2. 写掌握某项技能时，后面要论证自己真的掌握了，提供相关经历，方便面试官切入询问。
-3. 围绕算法岗展开技能阐述，从编程语言、到深度学习框架、到图像处理算法、服务器数据库存储图像等。
-4. 只写岗位需要的技能，与算法岗不需要的硬件知识、组织能力等不要写，让简历更高匹配算法岗。
-5. 掌握一种类别技能，只占一行，不要有的两行、有的一行，看着不整齐。
+|【收到简历】| 【收到简历】 | 【递简历】 | 
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+| ![4a2209cdf72254348e25adbb696c423](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/637dfa29-36b3-41de-8cf6-54ddfb5c2dc7)<br/> | ![119280383df6827c8d65f07c77bf16c](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/5f0b6f37-040e-4d0d-ad62-f4e0b8ff85ce)<br> | ![b26d590fec3f44698ea6afcbe116ca0](https://github.com/AccumulateMore/CV/assets/60348867/9246707a-8993-45dc-8630-5ac177c6c74a)<br> |
 
-主管领导及面试官及HR会看着感觉整齐、可信、岗位匹配度高。 
 
-如果需要简历"定制性"指导，可以联系我(建议匿去私人信息，或用张三等代替)。指导怎么写：项目经历、校园经历、自我评价、照片选取等模块。
+这些年，作为深度学习方面的面试官（收到简历），以及帮忙内推简历（递简历），见过了上千份简历，面试了上百多人，从应届生到十几年工作经验，从普通学校到哈佛硕士的简历都有见过，从中总结出一套非常完善的写简历的方法论。
 
-很多事情，很多道理，年纪到了都能会，谁都能懂，但社会比的是谁先懂，早懂和晚懂是截然不同的命运。
+这套方法论不仅可以在校招求职的时候用，也可以在社招跳槽时用（我见过很多年限丰富的社招简历，写得我看着很难受），且可以先学习写简历再去学习技能（类似于先定目标再完成）。
 
-例如，在升学挑专业的时候，在毕业求职的时候，在相亲找对象的时候……
+我的目的是让你不会因为各种自己察觉不到的原因挂掉了，且让你成为同一批简历中写的最好的，最整齐、可信、岗位匹配度高，让第一印象分的起点变高。 
 
 "♥君子藏器于身，待时而动……♥"
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