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【職位描述】負責動物識別AI算法的研發(fā)與優(yōu)化，構(gòu)建高精度的動物檢測、識別、行為分析模型，為動物保護和科學研究提供智能化技術(shù)支撐。
技術(shù)要求
· 深度學習框架: PyTorch + Ultralytics YOLOv8+
· 計算機視覺: 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)增強技術(shù)
· 云服務: MinIO對象存儲 + GPU集群管理
· 監(jiān)控工具: MLflow + TensorBoard + 自研訓練監(jiān)控系統(tǒng)
【主要職責】
1. 核心模型研發(fā)與優(yōu)化
1. 訓練平臺開發(fā)
· 自動化模型訓練流程設(shè)計
· 分布式訓練任務調(diào)度系統(tǒng)
· 數(shù)據(jù)集管理與版本控制
· 超參數(shù)自動優(yōu)化（AutoML）
1. 模型部署與服務化
· 模型推理服務API開發(fā)
· 實時視頻流處理與分析
· 邊緣計算設(shè)備模型部署
· 性能監(jiān)控與A/B測試
1. 數(shù)據(jù)工程
· 訓練數(shù)據(jù)采集與標注質(zhì)量控制
· 數(shù)據(jù)增強策略設(shè)計
· 難樣本挖掘與主動學習
· 模型評估指標體系建設(shè)