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一、崗位描述
負(fù)責(zé)金屬罐缺陷檢測算法的全流程研發(fā)與落地：數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)劃及執(zhí)行、基于 YOLO 系列模型的訓(xùn)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?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注，偶爾出差支持現(xiàn)場部署與調(diào)試。
二、核心工作職責(zé)
1.數(shù)據(jù)管理與標(biāo)注
o制定缺陷類別與標(biāo)注規(guī)范，指導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊并監(jiān)督標(biāo)注質(zhì)量
o在團(tuán)隊人力緊張或交付節(jié)點緊迫時，親自完成數(shù)據(jù)標(biāo)注與質(zhì)檢工作，確保進(jìn)度與精度
o維護(hù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，定期進(jìn)行樣本挖掘、清洗與增強(qiáng)
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(qiáng)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(biāo)檢測框架，獨立完成模型改進(jìn)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(biāo)訓(xùn)練、多尺度訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)、知識蒸餾、剪枝、量化等等性能提升手段
3.訓(xùn)練管線與工具鏈
o在 Ubuntu環(huán)境下搭建、維護(hù)和迭代訓(xùn)練管線
o編寫自動化腳本實現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)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(dǎo)出并適配 ONNX、TensorRT、NCNN、OpenVINO 等推理框架
o與 C#、C 、Python 或 RESTful 服務(wù) / UI 界面對接，輸出穩(wěn)定、高效的推理 API
o參與遠(yuǎn)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(tuán)隊共享
o跟進(jìn)目標(biāo)檢測最新研究進(jìn)展，快速閱讀英文論文并驗證可行性
在團(tuán)隊內(nèi)進(jìn)行技術(shù)分享與文檔沉淀，推動整體技術(shù)能力升級