崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)相關(guān)算法在公司質(zhì)量檢測(cè)等各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用和優(yōu)化,建立機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型,尤其是分類、檢測(cè)、識(shí)別、分割等。
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集與處理,能熟練使用Python等工具,處理圖像數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、數(shù)據(jù)增強(qiáng),標(biāo)注格式轉(zhuǎn)化等,以提高算法的魯棒性和泛化能力;構(gòu)建數(shù)據(jù)集(包括合成圖、真實(shí)圖等數(shù)據(jù)類型),以支持相應(yīng)的算法模型研發(fā)。
3、針對(duì)公司各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求,負(fù)責(zé)圖像相關(guān)算法的研究與開發(fā),熟練掌握常用視覺算法,有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),熟悉算法開發(fā)流程,對(duì)算法、模型、數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、測(cè)試有基本的概覽,能獨(dú)立訓(xùn)練視覺算法。
4、負(fù)責(zé)算法評(píng)估與優(yōu)化,熟悉模型計(jì)評(píng)估指標(biāo),能對(duì)開發(fā)的算法進(jìn)行性能評(píng)估和分析,以確保其滿足業(yè)務(wù)要求。
5、與業(yè)務(wù)人員、功能設(shè)計(jì)人員等密切合作,了解業(yè)務(wù)需求和技術(shù)限制,將優(yōu)化方案有效地整合到實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。
6、跟蹤學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的最新進(jìn)展及知識(shí)、工具,將有價(jià)值的新方法和技術(shù)引入到實(shí)際工作中,提升團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平和競(jìng)爭(zhēng)力。
7、對(duì)項(xiàng)目中使用到的算法技術(shù)進(jìn)行歸納整理,完成相關(guān)技術(shù)沉淀工作。
8、嚴(yán)格遵守項(xiàng)目進(jìn)度管理機(jī)制,按照項(xiàng)目上線時(shí)間表,有序推進(jìn)項(xiàng)目算法研發(fā)工作。
任職要求:
1、3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)(碩士及博士學(xué)歷者可放寬工作經(jīng)驗(yàn)要求),計(jì)算機(jī)、人工智能、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理等相關(guān)專業(yè)。
2、具備基本的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺理論基礎(chǔ);熟悉常見的圖像處理算法和計(jì)算機(jī)視覺庫(例如OpenCV);有使用過至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架(例如TensorFlow、PyTorch)的經(jīng)驗(yàn)。
3、了解深度學(xué)習(xí)算法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等基本概念;了解常見的圖像處理算法,目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類等;熟悉圖像特征提取和描述子匹配算法的基本原理。
4、能靈活結(jié)合問題自主設(shè)計(jì)、開發(fā)相關(guān)算法,并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行針對(duì)分析、優(yōu)化算法。
5、具備良好的編程能力,熟悉Python、Java、C++等。
6、具有一定的工程化基礎(chǔ),能對(duì)模型、算法、場(chǎng)景進(jìn)行一定的抽象和標(biāo)準(zhǔn)化,有代碼封裝的能力。
7、具備良好的團(tuán)隊(duì)合作與溝通能力,能夠與各需求部門合作,協(xié)同解決復(fù)雜問題;具備良好的學(xué)習(xí)能力和自我驅(qū)動(dòng)能力,能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境。