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崗位職責(zé):
1、算法模型研發(fā)與優(yōu)化：基于TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，負(fù)責(zé)核心算法模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練與優(yōu)化，重點(diǎn)圍繞YOLO框架進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別等相關(guān)算法的研發(fā)，提升模型的精度、速度和魯棒性，滿足實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。
2、算法工程化部署：主導(dǎo)算法模型的工程化落地，制定合理的部署方案，將訓(xùn)練好的模型高效部署到生產(chǎn)環(huán)境，包括模型壓縮、量化、推理加速等，確保算法在實(shí)際應(yīng)用中具備高可用性和低延遲特性，適配不同的硬件平臺(tái)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)。
3、算法性能調(diào)優(yōu)：針對(duì)線上算法應(yīng)用中的性能問題，進(jìn)行全面分析與調(diào)優(yōu)，通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化訓(xùn)練策略、調(diào)整參數(shù)配置等方式，持續(xù)提升算法的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性，解決高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景下的算法瓶頸。
4、算法平臺(tái)搭建與維護(hù)：參與或主導(dǎo)算法平臺(tái)的建設(shè)，包括數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊、評(píng)估模塊、部署模塊等的設(shè)計(jì)與開發(fā)，搭建高效、易用的算法研發(fā)與管理平臺(tái)，支撐團(tuán)隊(duì)的算法研發(fā)流程規(guī)范化和自動(dòng)化。
5、技術(shù)方案設(shè)計(jì)與評(píng)審：參與業(yè)務(wù)需求分析，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)算法技術(shù)方案，提供專業(yè)的算法選型建議；參與技術(shù)方案評(píng)審，確保方案的可行性、先進(jìn)性和經(jīng)濟(jì)性，降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。
6、數(shù)據(jù)處理與分析：負(fù)責(zé)算法研發(fā)所需數(shù)據(jù)的處理與分析，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注規(guī)范制定、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等，保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，為算法模型的高效訓(xùn)練提供有力支撐。
7、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與技術(shù)支持：與工程開發(fā)、產(chǎn)品、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，提供算法技術(shù)支持，解決算法集成過程中的問題，推動(dòng)算法成果在產(chǎn)品中落地應(yīng)用；向相關(guān)團(tuán)隊(duì)傳遞算法知識(shí)，提升團(tuán)隊(duì)整體算法應(yīng)用能力。
8、前沿技術(shù)跟蹤與應(yīng)用：跟蹤國內(nèi)外算法領(lǐng)域的前沿技術(shù)和研究成果，尤其是目標(biāo)檢測(cè)、深度學(xué)習(xí)工程化等方向的最新進(jìn)展，進(jìn)行技術(shù)調(diào)研與驗(yàn)證，將合適的新技術(shù)、新方法引入實(shí)際項(xiàng)目，提升團(tuán)隊(duì)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。

任職要求:
1、學(xué)歷與專業(yè)：碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，5年以上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，其中至少3年深度學(xué)習(xí)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2、技術(shù)框架掌握：熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，具備豐富的模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；熟練掌握YOLO框架，深入理解其原理與實(shí)現(xiàn)，有基于YOLO進(jìn)行算法改進(jìn)和落地應(yīng)用的成功案例。
3、工程化部署能力：熟悉算法工程化部署流程和技術(shù)，掌握模型部署工具（如TensorRT、ONNXRuntime等），有將深度學(xué)習(xí)模型部署到服務(wù)器、邊緣設(shè)備等不同環(huán)境的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。
4、算法優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)：主導(dǎo)過算法優(yōu)化項(xiàng)目，具備從模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練到部署全流程的優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，能有效提升算法的精度、速度或降低資源消耗，有高并發(fā)場(chǎng)景下算法優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5、平臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)：有算法平臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉算法平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)，了解數(shù)據(jù)處理、模型管理、流程自動(dòng)化等模塊的實(shí)現(xiàn)方式。
6、編程與技術(shù)能力：具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，熟練掌握Python語言，了解C++等編程語言；具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本原理和常用算法；掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，具備較強(qiáng)的問題分析與建模能力。
7、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力：具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通表達(dá)能力，能清晰闡述復(fù)雜的算法概念和技術(shù)方案，有效推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)合作項(xiàng)目的進(jìn)展。
8、其他要求：具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新意識(shí)，能快速適應(yīng)技術(shù)和業(yè)務(wù)的變化；工作嚴(yán)謹(jǐn)負(fù)責(zé)，能承受一定的工作壓力，有人工智能公司算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。