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崗位職責(zé)：
1、全流程技術(shù)研發(fā)
1)負(fù)責(zé)AI 醫(yī)學(xué)圖像分析項(xiàng)目的端到端落地，涵蓋數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、優(yōu)化及部署全流程；
2)針對(duì)如圖像識(shí)別、檢測(cè)、分割、視覺(jué)優(yōu)化等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)高性能視覺(jué)算法。
2、算法創(chuàng)新與優(yōu)化
1)跟蹤計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域前沿技術(shù)(如YOLO系列、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、擴(kuò)散模型等)，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)在流式細(xì)胞術(shù)、核型分析的應(yīng)用轉(zhuǎn)化。
2)針對(duì)實(shí)際問(wèn)題優(yōu)化模型性能，包括精度提升、推理速度優(yōu)化、資源消耗降低等，確保算法在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。
3、工程化與協(xié)作
1)與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，完成模型在CP端的部署(如 TensorRT、ONNX Runtime等框架)。
2) 與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，按要求對(duì)算法進(jìn)行封裝與測(cè)試。
3)常規(guī)圖像算法開(kāi)發(fā)，如去噪、圖像融合、清晰度優(yōu)化等。
4、數(shù)據(jù)與工具鏈建設(shè)
1)制定圖像數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)集
2)優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，探索數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型微調(diào)等技術(shù)，提升數(shù)據(jù)利用效率。
任職要求：
1、2年以上 AI視覺(jué)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，具備從數(shù)據(jù)到部署的全流程實(shí)操能力，熟悉深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch/TensorFlow)及計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)(OpenCV/Scikit-lmage)
2、精通目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)、語(yǔ)義分割等基礎(chǔ)模型，熟悉 Transformer、擴(kuò)散模型等前沿架構(gòu)，能根據(jù)場(chǎng)景靈活選型與改進(jìn)。
3、掌握模型部署相關(guān)框架(如 TensorRT、ONNX、Runtime等框架)。