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職位描述
我們正在尋找一名具備扎實圖像識別算法研發(fā)能力和工程化經(jīng)驗的工程師，負責搭建和維護高效的算法訓練平臺，推動圖像識別技術在實際業(yè)務場景中的落地應用。你需要深入理解計算機視覺技術，熟悉開源訓練框架，并能結(jié)合業(yè)務需求設計高性能、可擴展的算法解決方案。
工作職責
算法研發(fā)與優(yōu)化：
負責圖像分類、目標檢測、圖像分割等算法的研發(fā)與調(diào)優(yōu)（如YOLO、ResNet、Mask R-CNN等模型）。
針對業(yè)務場景優(yōu)化模型性能（精度、速度、輕量化），解決數(shù)據(jù)噪聲、小樣本等問題。
訓練平臺搭建：
搭建和維護分布式算法訓練平臺，集成主流開源框架（如PyTorch Lightning、MMDetection、TensorFlow Extended）。
設計數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型版本管理的全流程自動化工具鏈。
工程化落地：
實現(xiàn)算法從實驗環(huán)境到生產(chǎn)環(huán)境的部署，支持GPU/CPU混合推理加速（TensorRT、ONNX Runtime）。
與工程團隊協(xié)作，優(yōu)化模型服務性能（高并發(fā)、低延遲）。
技術調(diào)研與創(chuàng)新：
跟蹤學術界與工業(yè)界最新進展（如Vision Transformer、Diffusion Models），探索其在業(yè)務中的應用場景。
任職要求
硬性條件
技術能力：
熟練掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow/Keras等深度學習框架，精通OpenCV/PIL等圖像處理庫。
熟悉常見CV算法原理，具備獨立復現(xiàn)和改進SOTA模型的能力。
有搭建算法訓練平臺的經(jīng)驗，熟悉Kubeflow/MLflow/Airflow等工具或自研平臺架構。
項目經(jīng)驗：
至少主導或深度參與過1個以上圖像識別項目的完整落地（需提供案例說明，如：工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控等）。
熟悉數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)增強、模型蒸餾等實際工程問題解決方案。
工程能力：
熟悉Git/Docker/Kubernetes，具備良好的代碼規(guī)范和模塊化設計能力。
了解模型服務化部署（Flask/FastAPI/Triton Inference Server）。
加分項
熟悉開源社區(qū)項目（如Hugging Face、Detectron2），有代碼貢獻者優(yōu)先。
具備多模態(tài)（圖像 文本）或3D視覺（點云處理）項目經(jīng)驗。
在Kaggle、天池等競賽中取得過優(yōu)異成績。
團隊與福利
技術氛圍：扁平化管理，提供***算力資源（A100集群），支持發(fā)表專利/論文。