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1.需求分析與方案設(shè)計(jì)： 與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)（機(jī)械、電氣、軟件、銷售）緊密協(xié)作，分析客戶技術(shù)需求，主導(dǎo)設(shè)計(jì)技術(shù)可行、經(jīng)濟(jì)高效的算法解決方案。
2.算法優(yōu)化： 對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行性能瓶頸分析，并通過算法改進(jìn)、并行計(jì)算、硬件加速等手段實(shí)現(xiàn)提速與優(yōu)化，滿足設(shè)備的實(shí)時(shí)性要求（如毫秒級(jí)響應(yīng)）。
3.模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu):使用常用工具框架進(jìn)行訓(xùn)練模型，進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型壓縮和加速。數(shù)據(jù)處理 清洗、標(biāo)注、構(gòu)建訓(xùn)練/測(cè)試數(shù)據(jù)集，進(jìn)行特征工程。
4.工程化落地:將算法模型部署到生產(chǎn)環(huán)境（如Docker、Kubernetes等），確保高可用、低延遲。負(fù)責(zé)算法的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試、故障排查與穩(wěn)定性提升，解決光照、材質(zhì)、抖動(dòng)等實(shí)際工業(yè)環(huán)境下的挑戰(zhàn)。效果評(píng)估 設(shè)計(jì)A/B測(cè)試，監(jiān)控線上效果，持續(xù)迭代優(yōu)化。
5.跨部門協(xié)作:與產(chǎn)品、工程、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，理解需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。
編寫詳盡的技術(shù)文檔、測(cè)試報(bào)告和標(biāo)準(zhǔn)化代碼。
6.技術(shù)研究與創(chuàng)新： 跟蹤業(yè)界最新的算法和技術(shù)動(dòng)態(tài)（如Transformer、少樣本學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等），評(píng)估其在現(xiàn)有產(chǎn)品和未來方向上的應(yīng)用潛力，并進(jìn)行技術(shù)預(yù)研。