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深度学习图像算法工程师

1-1.5万
  • 郑州管城回族区
  • 1-3年
  • 本科
  • 全职
  • 招1人

职位描述

图像识别产品Python单双休五险一金C++PyTorchCaffe在线生活服务(O2O)快速消费品
公司简介:
超级节点是国内领先的快消品数智营销科技公司。基于“渠道数字化”、“微信/支付宝终端支付券”、“O2O平台全域运营”的数字化技术与推广服务,为快消品企业提供一流的数智营销解决方案与运营服务,帮助客户形成全链路营销数字化和智能化运营能力,构建全方位的终端数智营销服务生态,让消费品企业拥有新增长能力。
公司发展愿景:助力中国快消从传统营销迈向数智营销。
【职位描述:】
1. 负责基于深度学习的计算机视觉算法开发和优化,涉及到的领域包括但不限于:目标检测、目标跟踪、行为识别、图像分类、关键词检测、商品识别等。
2. 优化模型和算法在数据集上的表现,持续提升产品的算法落地效果
3. 负责常用工具库的封装,训练集、测试集的持续维护等
4. 负责算法开发质量保障,提升团队的算法研发质量和效率
【任职要求:】
一、基本要求:
1.本科及以上学历,计算机科学、软件工程、电子工程、自动化、应用数学、模式识别与智能系统等相关专业。
2.核心语言:精通Python语言,并熟悉NumPy,Pandas,OpenCV,Matplotlib等科学计算和可视化库;
熟悉C++语言、熟练掌握linux系统环境及基础命令;
深度学习框架PyTorch、TensorFlow/Keras等必须掌握至少一种;
能够使用框架独立完成模型的搭建、训练、验证和调试。
3.计算机视觉与深度学习基础理论:
掌握核心的深度学习模型:
卷积神经网络:深刻理解CNN的组成(卷积、池化、全连接层)和经典网络结构(如ResNet,VGG,MobileNet等);
目标检测:熟悉至少一种主流框架,如FasterR-CNN,YOLO系列,SSD。能说出它们的区别和优缺点;
图像分割:了解语义分割(如FCN,U-Net)和实例分割(如MaskR-CNN);
其他方向(加分):如图像生成(GANs)、图像分类、关键点检测、目标跟踪等。
4.实践经验与项目能力
参与过至少一个完整的计算机视觉项目(课程设计、科研项目、比赛、实习均可);
熟悉深度学习项目的基本流程:数据收集与清洗->数据标注->模型选择与搭建->模型训练与调参->模型评估与测试;
有使用公开数据集(如COCO,ImageNet,PascalVOC)的经验。
二、软技能与综合素质
1、学习能力与求知欲:AI领域技术迭代极快,需要具备快速学习新技术、新论文的能力。
2、分析问题与解决问题的能力:能够定位模型效果不佳的原因(是数据问题、模型问题、还是参数问题,并尝试解决。
3、逻辑思维与细心:需要严谨的逻辑和细致的调试、认真负责的态度。
4、团队协作与沟通能力:能够清晰地与团队成员沟通想法、进度和问题。
5、英语阅读能力:能够阅读技术文档和顶级会议(如CVPR,ICCV,ECCV)的论文,获取最新研究成果。
三、强力加分项
1、顶会论文或专利:在CVPR,ICCV,ECCV,NeurIPS等顶级会议或期刊上发表过论文。
2、相关实习经历:在有知名度的公司从事过AI/计算机视觉相关的实习。
3、工程部署经验:知道一些模型压缩(如剪枝、量化)、转换(ONNX)和部署(TensorRT,OpenVINO,NVIDIATriton)的相关概念。
4、掌握多模态技术:对视觉-语言模型(VLM)如CLIP,或其他多模态任务有初步了解。
【福利待遇:】
l 五险一金、节日福利等
l 提供舒适的办公环境
l 提供员工宿舍
l 定期组织各项娱乐、文体、旅游活动
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工作地点

郑州管城回族区绿地双子塔北塔2805

职位发布者

贺女士/人事经理

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