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一、崗位描述
負責金屬罐缺陷檢測算法的全流程研發(fā)與落地：數(shù)據(jù)標注規(guī)劃及執(zhí)行、基于 YOLO 系列模型的訓練與優(yōu)化、部署加速，以及與前端 UI 系統(tǒng)的接口對接，確保算法在生產(chǎn)環(huán)境中高效、穩(wěn)定運行。崗位需要在必要時親自完成部分數(shù)據(jù)標注，偶爾出差支持現(xiàn)場部署與調(diào)試。
二、核心工作職責
1.數(shù)據(jù)管理與標注
o制定缺陷類別與標注規(guī)范，指導數(shù)據(jù)標注團隊并監(jiān)督標注質(zhì)量
o在團隊人力緊張或交付節(jié)點緊迫時，親自完成數(shù)據(jù)標注與質(zhì)檢工作，確保進度與精度
o維護高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，定期進行樣本挖掘、清洗與增強
o針對類別失衡問題，設(shè)計并實施采樣策略、損失函數(shù)權(quán)重調(diào)整或數(shù)據(jù)增強方法，以提升模型對少樣本缺陷的檢測能力
2.模型研發(fā)與性能提升
o深入理解 YOLO 系列目標檢測框架，獨立完成模型改進與精度-速度平衡
o設(shè)計并實現(xiàn)自定義模塊以提升檢測精度與速度
o熟悉多目標訓練、多尺度訓練、遷移學習、知識蒸餾、剪枝、量化等等性能提升手段
3.訓練管線與工具鏈
o在 Ubuntu環(huán)境下搭建、維護和迭代訓練管線
o編寫自動化腳本實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備、訓練、評估與可視化；優(yōu)化資源利用率與超參搜索策略
4.模型部署與系統(tǒng)集成
o將模型導出并適配 ONNX、TensorRT、NCNN、OpenVINO 等推理框架
o與 C#、C 、Python 或 RESTful 服務 / UI 界面對接，輸出穩(wěn)定、高效的推理 API
o參與遠程或現(xiàn)場部署，分析并優(yōu)化 GPU / CPU / 邊緣設(shè)備的實時性能瓶頸
5.技術(shù)前沿跟蹤與團隊共享
o跟進目標檢測最新研究進展，快速閱讀英文論文并驗證可行性
在團隊內(nèi)進行技術(shù)分享與文檔沉淀，推動整體技術(shù)能力升級