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崗位職責(zé)： 1. 目標(biāo)檢測、語義分割等圖像識別核心算法開發(fā)與優(yōu)化，針對業(yè)務(wù)場景設(shè)提升算法精度與性能 2. 模型部署至應(yīng)用場景的云端平臺，完成計(jì)算框架適配與推理效率提升； 3. 數(shù)據(jù)管理與分析，構(gòu)建和標(biāo)注高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方案，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)標(biāo)注清洗、特征工程到模型訓(xùn)練驗(yàn)證的全鏈條開發(fā)； 4. 結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略解決工業(yè)場景中的噪聲干擾、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)難點(diǎn) 招聘要求： 1. 本科及以上學(xué)歷，軟件、人工智能、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)，有圖像識別算法開發(fā)/部署經(jīng)驗(yàn)或項(xiàng)目經(jīng)歷優(yōu)先。 2. 具備一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和邏輯思維能力，掌握三維幾何建模及成像原理。 3. 熟練使用C/C++、Python或Java等編程語言，具備Python/Go等二次開發(fā)、算法復(fù)現(xiàn)和改進(jìn)能力。 4. 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git等協(xié)作工具，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架生態(tài)與CNN/Transformer深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。 5. 掌握YOLO、Faster R-CNN等目標(biāo)檢測、U-Net、Mask R-CNN等圖像分割算法技術(shù)。 6. 具備端到端算法部署落地經(jīng)驗(yàn)，了解多線程、GPU加速優(yōu)化方法。 7. 能夠獨(dú)立思考和解決實(shí)際問題，并將技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)工程場景中。 8. 具有良好的溝通和表達(dá)能力，能夠清晰地傳達(dá)技術(shù)概念和結(jié)果給非技術(shù)人員，具有一定創(chuàng)新能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。