AI视觉算法工程师（模型训练与优化方向）

岗位职责 1. 算法研发： 负责计算机视觉相关算法的研发，包括但不限于目标检测、图像分类、语义分割、姿态估计、图像生成等。 2. 模型独立训练： 独立负责模型的数据清洗、增强、训练、调参与评估，根据业务场景（如安防、工业质检、智能硬件）设计并迭代算法方案。 3. 模型优化与部署： 针对移动端/边缘端（如手机、嵌入式设备）进行模型压缩、剪枝、量化（INT8/FP16）等加速优化，配合工程团队完成模型转换（如TensorRT， NCNN， TFLite， OpenVINO）及端侧部署。 4. 前沿技术跟进： 跟踪CV领域最新论文与算法，并尝试将其落地到实际产品中。 任职要求 1. 学历专业： 本科及以上学历（优秀大专亦可），3-5年经验（不含实习经验），计算机视觉、模式识别、人工智能、数学等相关专业。 2. 算法能力： 深入理解深度学习理论基础，精通PyTorch或TensorFlow，具备扎实的Python/C++编程功底。 3. 模型训练经验： 必须具备从0到1独立完成模型训练的经验，包括数据预处理、模型选型、超参数调整、损失函数设计以及训练问题（如梯度爆炸/消失、过拟合）的排查解决。 4. 视觉经验： 在以下至少一个方向有深入实践经验：目标检测（YOLO系列， DETR）、图像分割（UNet， SegFormer）、多目标跟踪（SORT/DeepSORT）、图像生成（GAN/VAE/Diffusion Models）。 5. 部署经验： 熟悉模型部署全流程，熟练掌握至少一种推理引擎（TensorRT， ONNX Runtime， TFLite， NCNN），并有实际的上线或落地项目经验。 加分项： 有多模态（视觉+语言/视觉+音频）算法经验者优先。 有CV顶会论文（CVPR/ICCV/ECCV）发表或知名开源项目贡献者优先。熟悉Cuda编程或模型底层算子优化者优先。