崗位職責:
1.交通行業算法開發與優化:專注于交通行業AI算法應用的研究與開發,包括但不限于目標檢測、識別、跟蹤算法,車輛計數、車輛擁堵、車速分析、交通標志及違規等;
2、運用深度學習框架如 TensorFlow、PyTorch 等,對動靜態感知模型進行訓練、優化和調參不斷提升模型精準度;
3、參與海量交通行業數據的采集、整理、標注和預處理工作,深入分析數據特征,為模優化提供支持;
4、負責AI算法到ARM架構(如瑞芯微、華為昇騰等)的C++移植,完成邊緣盒子AI算法的高效部署。
5、模型應用與業務落地:參與大模型產品的開發與應用,實現業務場景落地;收集并分析用戶反饋,針對模型在業務中的表現進行優化;支持大模型在多場景(如多模態、多語言任務)的應用研究。
6、技術創新與算法開發:關注探索行業AI算法的前沿技術,推動公司感知技術的創新發展。
7、與產品、業務等團隊緊密協作,推動場景模型的部署和優化;編寫相關的技術文檔及內部知識分享。
崗位要求:
1、統招211本科及以上學歷,計算機科學、數學、統計學、自動化、電子信息等相關專業,2年以上人工智能算法開發經驗,熟悉數據預處理、特征工程和模型評估的全流程;
對交通行業算法、政企的 AI 應用有深入了解,有實際項目落地經驗者優先。
2、熟悉常見AI圖像識別架構及算法:熟悉 C++、Python 等編程語言,深入理解機器學習和深度學習算法,精通YOLO、DETR等檢測框架,掌握DeeoSORT、ByteTrack等跟蹤算法,熟悉ReID技術。熟悉多模態數據融合算法者優先。
3、熟練使用 TensorFlow、PyTorch 等深度學習框架,熟悉 OpenCV、PCL 等計算機視覺和點云處理庫,掌握常用的數據處理和分析工具,如 Numpy、Pandas、Scikit-learn 等。
4、熟悉主流大模型的訓練與微調方法,如 LoRA、P-Tuning、Prefix-Tuning;熟悉多模態大模型(如文圖、文聲模型)的訓練與優化;熟練使用常見的大模型開發工具,包括但不限于 LangChain、LlamaIndex 。
5、熟練掌握 Python 開發,熟悉常用工具包;熟練使用主流深度學習框架:PyTorch、TensorFlow、Keras;掌握模型部署工具,如 ONNX、TensorRT、Hugging Face 等。