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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能力和工程化經驗的工程師，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，并能結合業務需求設計高性能、可擴展的算法解決方案。
工作職責
算法研發與優化：
負責圖像分類、目標檢測、圖像分割等算法的研發與調優（如YOLO、ResNet、Mask R-CNN等模型）。
針對業務場景優化模型性能（精度、速度、輕量化），解決數據噪聲、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）。
設計數據預處理、模型訓練、超參數調優、模型版本管理的全流程自動化工具鏈。
工程化落地：
實現算法從實驗環境到生產環境的部署，支持GPU/CPU混合推理加速（TensorRT、ONNX Runtime）。
與工程團隊協作，優化模型服務性能（高并發、低延遲）。
技術調研與創新：
跟蹤學術界與工業界最新進展（如Vision Transformer、Diffusion Models），探索其在業務中的應用場景。
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，具備獨立復現和改進SOTA模型的能力。
有搭建算法訓練平臺的經驗，熟悉Kubeflow/MLflow/Airflow等工具或自研平臺架構。
項目經驗：
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：工業質檢、醫療影像分析、安防監控等）。
熟悉數據標注、數據增強、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
熟悉開源社區項目（如Hugging Face、Detectron2），有代碼貢獻者優先。
具備多模態（圖像 文本）或3D視覺（點云處理）項目經驗。
在Kaggle、天池等競賽中取得過優異成績。
團隊與福利
技術氛圍：扁平化管理，提供***算力資源（A100集群），支持發表專利/論文。