图像识别算法开发工程师
岗位职责:
1、负责机器视觉(包括图像/视频处理、图像分割、智能识物、手势识别等)领域的深度学习基本算法的开发与性能提升,涉及的问题包括但不限于:检测、跟踪、分类、图像优化、图像聚类、视频语义等,并推动在实际应用领域的性能优化和落地;
2、负责图像处理、图像识别、目标检测类算法的设计、实现与验证;
3、根据项目需求,实现深度学习算法相关的数据处理、模型训练、测试、推理等工作任务;
4、负责大模型(如GPT系列、LLaMA系列、StableDiffusion等)的本地化训练、微调及部署,支持多硬件平台(GPU/CPU/边缘设备);;
5、负责公司视觉大模型算法研发,熟悉qwen2.5vl,sam等视觉大模型研发;
6、针对不同的硬件平台,对各类软件/算法实现进行移植和优化
7、有边缘端设备A模型落地经验有多路视频流实时分析、低延迟推理优化项目经验了解视频监控、智能家居、智慧物联等行业应用场景。
任职资格:
1、计算机科学、数学或相关专业的硕士及以上学历,条件优异者可放宽到本科。具备扎实的数学和编程基础,熟悉计算机视觉的基础原理和相关优化算法。5年以上工作经验(本科10年以上工作经验)。
2、熟悉以下至少一种语义分割网络的数据集制作,训练,超参数调节,模型部署,模型性能优化FCN、SegNet、U-Net、Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN,Fully Convolutional DenseNet,G-FRNet等。
3、熟练掌握C/C++、Python等编程语言。熟悉深度学习框架如TensorFlow、Caffe等,并具备OpenCV的使用经验。
4、熟悉图像处理和模式识别算法,具备深度学习的基础理论知识。能够独立完成相关算法的设计和编码工作,熟悉机器学习、深度学习等相关知识。
5、有图像跟踪和识别、目标检测、语义分割等相关项目的经验者优先。
6、具备良好的分析问题能力和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情。具有C++算法优化、CUDA算法优化、AI部署优化经验者优先。
7、对市面上的人工智能大模型有深入的了解和研究,能将多模态视觉模型很好的应用到具体项目中。
8、有物资分拣行业视频及图像处理实战经验者优先。