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【職位描述】負(fù)責(zé)動(dòng)物識(shí)別AI算法的研發(fā)與優(yōu)化，構(gòu)建高精度的動(dòng)物檢測(cè)、識(shí)別、行為分析模型，為動(dòng)物保護(hù)和科學(xué)研究提供智能化技術(shù)支撐。
技術(shù)要求
· 深度學(xué)習(xí)框架: PyTorch + Ultralytics YOLOv8+
· 計(jì)算機(jī)視覺(jué): OpenCV + PIL + 圖像處理算法
· 模型部署: FastAPI + Uvicorn + Docker
· 模型優(yōu)化: TensorRT + ONNX + 模型量化/剪枝
· 數(shù)據(jù)處理: NumPy + Pandas + 數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)
· 云服務(wù): MinIO對(duì)象存儲(chǔ) + GPU集群管理
· 監(jiān)控工具: MLflow + TensorBoard + 自研訓(xùn)練監(jiān)控系統(tǒng)
【主要職責(zé)】
1. 核心模型研發(fā)與優(yōu)化
1. 訓(xùn)練平臺(tái)開(kāi)發(fā)
· 自動(dòng)化模型訓(xùn)練流程設(shè)計(jì)
· 分布式訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)
· 數(shù)據(jù)集管理與版本控制
· 超參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化（AutoML）
1. 模型部署與服務(wù)化
· 模型推理服務(wù)API開(kāi)發(fā)
· 實(shí)時(shí)視頻流處理與分析
· 邊緣計(jì)算設(shè)備模型部署
· 性能監(jiān)控與A/B測(cè)試
1. 數(shù)據(jù)工程
· 訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注質(zhì)量控制
· 數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略設(shè)計(jì)
· 難樣本挖掘與主動(dòng)學(xué)習(xí)
· 模型評(píng)估指標(biāo)體系建設(shè)