崗位職責：
? 負責深度學習模型的構建、開發、訓練及性能調優，應用于圖像處理、計算機視覺等實際場景問題的解決。
? 研究并引入前沿的深度學習方法，持續提升模型效果與運行效率。
? 參與數據預處理、特征構建、模型驗證等關鍵流程，確保模型精度與穩定性。
? 協同完成項目需求梳理、技術方案制定與架構選型工作。
? 編寫相關技術文檔，歸納總結研發過程與成果。

任職要求：
? 計算機科學、數學、統計學等相關專業本科及以上學歷。
? 具備扎實的數學功底，掌握線性代數、概率論、數理統計等基礎知識。
? 精通Python編程，熟練使用PyTorch、TensorFlow等主流深度學習框架。
? 擁有較強的算法實現能力，了解典型深度學習網絡結構（如CNN、RNN、YOLO等），能結合具體任務合理選用模型。
? 具備豐富的圖像處理實戰經驗，熟悉圖像增強、特征提取、目標識別、語義分割等技術手段。
? 具備良好的溝通表達能力和團隊合作意識。
? 有以下經歷者優先考慮：
o 在圖像分類、目標檢測、圖像分割等方向有落地項目經驗。
o 參與過預測性維護相關的實際項目。
o 發表過學術論文或參與過技術競賽并取得成績。
o 對開源項目有過積極貢獻。

能力要求：
? 深刻的業務洞察力：能夠將深度學習技術與真實應用場景深度融合，有效解決實際問題。
? 圖像領域應用能力：熟悉計算機視覺中的常見任務與技術難點，能根據不同場景定制化設計與優化模型結構。
? 數據處理能力：具備大規模圖像數據的清洗、轉換、特征構造能力，并能匹配合適的建模策略進行訓練與評估。
? 快速學習能力：面對深度學習快速迭代的技術環境，能迅速吸收新理論、掌握新工具。
? 問題分析與落地能力：能夠獨立拆解復雜問題，提出可行路徑，并推動方案實施。
? 創新思維：善于提出新穎思路，探索技術突破點，助力產品與技術升級。

加分項：
? 有工廠端預測性維護項目的實踐經驗。
? 了解模型部署流程，熟悉服務化架構與推理優化技術