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核心職責(zé)
1.參與深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計與實現(xiàn)，結(jié)合面料缺陷檢驗做模型選擇（如 YOLO 、PatchCore）與結(jié)構(gòu)優(yōu)化
2.協(xié)助深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、調(diào)參及性能優(yōu)化：參與數(shù)據(jù)集構(gòu)建與增強，監(jiān)控訓(xùn)練過程，通過學(xué)習(xí)率調(diào)整、正則化等手段提升模型的準(zhǔn)確率與效率
3.參與模型部署流程：協(xié)助將訓(xùn)練好的模型（PyTorch 框架為主）部署到生產(chǎn)環(huán)境，協(xié)助模型格式轉(zhuǎn)換（ONNX/TRT）、exe 封裝
4.協(xié)助實施模型壓縮、量化、加速技術(shù)，提升模型部署效率與實時性
5.協(xié)助分析并解決模型部署過程中的技術(shù)問題（如邊界誤判、小缺陷漏檢、推理速度不達(dá)標(biāo)），做效果驗證
任職要求
1.在讀碩士研究生，計算機科學(xué)、人工智能、電子信息工程或相關(guān)專業(yè)背景，具備算法理論基礎(chǔ)與代碼實現(xiàn)能力
2.能保證連續(xù) 6 個月全職實習(xí)，每周到崗 5 天，具備較強執(zhí)行力與學(xué)習(xí)主動性
3.熟悉深度學(xué)習(xí)理論，熟悉 CNN、RNN等常見模型的原理與應(yīng)用，了解目標(biāo)檢測、圖像分割核心技術(shù)（如 YOLO 系列、U-net）
4.有實際項目經(jīng)驗優(yōu)先，特別是有深度學(xué)習(xí)模型部署至生產(chǎn)環(huán)境的經(jīng)驗者優(yōu)先考慮
5.熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch 優(yōu)先，TensorFlow 亦可），能獨立完成簡單模型的搭建、訓(xùn)練與基礎(chǔ)調(diào)試，了解模型訓(xùn)練的常見優(yōu)化手段
6.熟練掌握 Python 編程語言，具備良好編程風(fēng)格與習(xí)慣；會 C++ 者尤佳
7.理解模型優(yōu)化、壓縮、部署相關(guān)技術(shù)與工具：了解 TensorRT、ONNX 等工具的基本使用
8.具備良好的問題分析與解決能力，能獨立思考缺陷檢測中的技術(shù)痛點（如小缺陷漏檢、部署卡頓），并提出初步優(yōu)化思路
9.具備良好的溝通能力與團(tuán)隊協(xié)作精神，能清晰反饋技術(shù)問題，配合團(tuán)隊推進(jìn)項目迭代