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1.基于大模型和多模態(tài)技術，研發(fā)面向CV 場景的自動化數(shù)據(jù)合成與標注方案
2.利用生成式 AI 技術（如 LLM、Stable Diffusion）進行圖像/視頻數(shù)據(jù)增強與合成
3.開發(fā)自動化標注算法，提升人工標注效率，降低人力成本
4.構(gòu)建標注質(zhì)量評估體系，量化標注結(jié)果可靠性，輔助人工校驗
5.與全棧工程師協(xié)同，將算法模塊集成進平臺系統(tǒng)中，實現(xiàn)服務化部署

任職資格：

任職要求：
必備項（硬性要求）：
1.?？萍耙陨蠈W歷，2年以上工作經(jīng)驗，精通 PyTorch / Transformers 生態(tài)，熟悉 HuggingFace 工具鏈
2.在 CV 方向，掌握 YOLO / Detectron2 / Segment Anything 等主流框架，能快速搭建訓練推理流程，有多模態(tài)模型實戰(zhàn)經(jīng)驗（如 CLIP、BLIP、Flamingo 等，設計圖像識別、目標檢測、語義分割等計算機視覺算法，有大參數(shù)量cv模型的訓練和推理，掌握大參數(shù)量的檢測模型的調(diào)優(yōu)技能；
3.熟悉數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法（一致性檢驗、置信度分析、異常值檢測）有較強的數(shù)據(jù)敏感性和工程落地能力，能寫出可復用、可維護的腳本或庫
4.熟悉 Git、Linux 環(huán)境，具備良好的代碼規(guī)范與文檔能力
加分項：
1.有自動數(shù)據(jù)標注系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗（如 Label Studio 自動標注模塊）
2.有數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)增強相關項目經(jīng)歷（如 Diffusion Model 生成圖像）
3.熟悉模型壓縮、蒸餾、量化、服務化部署等技術
4.對開源社區(qū)感興趣，有參與或提交 PR 的經(jīng)歷
5.能閱讀英文論文并快速復現(xiàn)核心算法