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部門：AI研發(fā)部 / 技術(shù)部
工作類型：全職（應屆畢業(yè)生） / 實習（可轉(zhuǎn)正）
職位描述
你是否對人工智能如何“看懂”世界充滿好奇？是否想親手參與從數(shù)據(jù)到智能應用的完整流程？我們正在尋找一位充滿熱情的伙伴，加入我們的AI團隊，負責計算機視覺模型從數(shù)據(jù)標注到邊緣部署的核心環(huán)節(jié)。你將不僅僅是任務的執(zhí)行者，更是AI產(chǎn)品化鏈條上的重要一環(huán)。
主要工作內(nèi)容：
數(shù)據(jù)準備與標注：在Ubuntu操作系統(tǒng)下，使用labelImg等工具對圖像數(shù)據(jù)進行高精度標注，為模型訓練準備高質(zhì)量的“教材”。
模型訓練與迭代：使用YOLO等主流目標檢測算法，基于準備好的數(shù)據(jù)集進行模型訓練，并持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)。
模型評估與優(yōu)化：對訓練出的模型進行效果評估，分析識別率（如mAP）、準確率、召回率等指標，定位問題并參與模型優(yōu)化方案。
模型部署與測試：將訓練好的優(yōu)化模型部署到邊緣計算設(shè)備（如NVIDIA Jetson、華為Atlas等邊緣計算盒子），并進行實地效果測試與驗證。
文檔編寫：整理和編寫工作流程、模型版本及測試結(jié)果等相關(guān)技術(shù)文檔。
職位要求
必備條件：
應屆畢業(yè)生或在校大學生（計算機科學、人工智能、電子信息、自動化等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先）。
具備良好的Linux（Ubuntu）操作系統(tǒng)使用基礎(chǔ)，熟悉基本的命令行操作。
對計算機視覺和深度學習有濃厚的興趣，了解目標檢測的基本概念。
具備良好的學習能力、責任心、耐心和細致的品質(zhì)（數(shù)據(jù)標注工作尤其需要）。
良好的團隊溝通能力和邏輯思維能力。
加分項（滿足以下任何一點，都會讓你更具競爭力）：
有使用過LabelImg、LabelMe等任何一種數(shù)據(jù)標注工具的經(jīng)驗。
接觸過PyTorch或TensorFlow等深度學習框架，哪怕只是完成過簡單的課程項目。
了解YOLO、SSD等目標檢測算法的基本原理。
對Git版本控制有基本了解。
有邊緣計算設(shè)備（如樹莓派、Jetson Nano等）的簡單玩機經(jīng)驗。
我們?yōu)槟闾峁?br>【快速成長的機會】： 深入AI工業(yè)實踐的核心流程，獲得從數(shù)據(jù)到部署的全棧式項目經(jīng)驗，而不僅僅是理論學習。
【專業(yè)的導師】： 由經(jīng)驗豐富的AI工程師一對一指導，幫助你快速掌握實戰(zhàn)技能，解答技術(shù)難題。
【薪酬】： 提供【具體薪資范圍4k-6k或“實習津貼2k-4k”】。
【轉(zhuǎn)正機會】： 實習生表現(xiàn)優(yōu)異者，畢業(yè)后可直接獲得轉(zhuǎn)正錄用機會。
【良好的工作氛圍】： 扁平化管理，技術(shù)氛圍濃厚，團隊年輕有活力。