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崗位職責
1．負責輕量化目標檢測模型（如YOLO系列）的訓練、驗證與調優(yōu)工作，獨立完成從模型搭建到效果驗證的全流程實踐。
2．聚焦表計識別、OCR或工業(yè)視覺相關場景，基于現(xiàn)有模型進行改進與優(yōu)化，重點提升表計讀數(shù)等核心場景的識別準確率與魯棒性。
3．熟悉數(shù)據(jù)標注規(guī)范、數(shù)據(jù)清洗、樣本增強等操作，能構建高質量數(shù)據(jù)集。
4．負責模型效果問題的定位與排查，針對識別精度不足、泛化能力差等問題，提出并落地可行的優(yōu)化方案。
5．沉淀算法實踐經(jīng)驗，梳理可復用的模型訓練流程、調優(yōu)方法及技術文檔，為團隊技術積累與效率提升提供支持。
6．關注行業(yè)前沿技術動態(tài)，探索新的算法、模型或策略在圖像識別場景的應用可能性。
任職要求
1．本科及以上學歷，計算機科學與技術、電子信息工程、自動化、數(shù)學等相關專業(yè)，具備扎實的機器學習、深度學習理論基礎。
2．熟悉YOLO系列等輕量化目標檢測模型的原理與應用，具備獨立完成模型訓練、驗證與調優(yōu)的實踐能力。
3．具備表計識別、OCR或工業(yè)視覺方向相關項目經(jīng)驗（包括課程設計、畢業(yè)設計、競賽或實習經(jīng)歷）者優(yōu)先，了解相關場景的技術難點與優(yōu)化思路。
4．熟悉數(shù)據(jù)標注規(guī)范制定、數(shù)據(jù)清洗、樣本增強等數(shù)據(jù)處理操作，了解數(shù)據(jù)集構建的核心要點與質量把控方法。
5．具備較強的問題排查與分析能力，能快速定位模型效果不佳的原因，并提出合理的優(yōu)化方案。
6．熟練使用Python編程語言，掌握PyTorch/TensorFlow等深度學習框架，熟悉OpenCV等圖像處理工具。
7．具備良好的邏輯思維能力、算法實踐能力和團隊協(xié)作精神，有較強的學習能力與抗壓能力，樂于接受技術挑戰(zhàn)。
8．有表計識別類的經(jīng)驗、有相關算法競賽獲獎經(jīng)歷、學術論文發(fā)表或開源項目貢獻者優(yōu)先。