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上海工程技术大学-金融人工智能微专业
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在金融科技深度融合的时代背景下，人工智能、大数据分析、区块链等技术正重塑金融行业生态。为培养适应金融数字化转型需求的复合型人才，特开设金融人工智能微专业。
大模型应用工程师（高级）A班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（初级）A班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（初级）B班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（高级）X班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（高级）B班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（高级）N班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（高级）E班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（高级）I班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
大模型应用工程师（高级）H班
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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台，能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力，包括数据爬取、清洗、增强和标注等。
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