核心職責
1.算法開發與優化:負責基于YOLO系列模型(v5/v8/v10/v11等)進行開發、訓練、調優及輕量化,針對科學圖像的小目標、復雜背景等挑戰進行模型改進。
2.平臺搭建與運維:主導或深度參與搭建基于 SkyhookML 或其他MLOps平臺的內部分布式機器學習訓練與數據管理管道,實現數據集版本化、實驗追蹤和自動化工作流。
3.端到端Pipeline構建:將數據標注、模型訓練、評估、優化及部署(包括邊緣設備)流程產品化、自動化,提升研發效率。
4.技術前瞻:跟蹤計算機視覺與機器學習系統領域的最新進展,并評估其在公司技術棧中應用的可能性。
任職要求
1.教育背景:計算機科學、人工智能、電子信息、自動化等相關專業本科及以上學歷。
2.算法經驗:扎實的計算機視覺基礎,2年以上基于深度學習的目標檢測項目實戰經驗;必須精通YOLO系列算法的原理、訓練、調試及部署全流程,有在自定義數據集上成功交付項目的經驗;熟悉PyTorch或TensorFlow等主流深度學習框架。
3.平臺經驗:熟悉SkyhookML、MLflow、Kubeflow等至少一種MLOps/機器學習平臺的核心概念與操作;有使用此類平臺進行實驗管理、工作流編排或模型部署的經驗,或對開源MLOps系統有濃厚的鉆研興趣和學習能力。
4.工程能力:熟練使用Python,具備良好的代碼風格和工程規范;熟悉Docker容器化技術及Linux開發環境。
5.個人特質:強烈的自驅力、優秀的問題解決能力和團隊協作精神,對技術充滿熱情,能適應創業公司的快節奏。