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職責(zé)描述： 工作內(nèi)容： 1，對接數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注工作，把關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量； 2，根據(jù)需求協(xié)助確定算法與模型結(jié)構(gòu)，并進行訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)； 3，熟悉多種邊緣側(cè)AI硬件平臺工具，并使用邊緣側(cè)AI工具鏈進行模型的轉(zhuǎn)換、量化，并在邊緣側(cè)AI硬件上進行驗證。 4，根據(jù)硬件平臺算子支持情況等進行模型結(jié)構(gòu)的修改和優(yōu)化； 5，與嵌入式應(yīng)用開發(fā)工程師配合完成算法的實際應(yīng)用開發(fā)。 任職要求： 1，熟練掌握Python并熟悉深度學(xué)習(xí)框架Caffe、TensorFlow、Darknet、Pytorch等并對模型在不同框架間的轉(zhuǎn)換有一定的經(jīng)驗； 2，熟悉至少一個邊緣側(cè)AI硬件平臺，如NVIDIA Jetson系列，有至少一個邊緣側(cè)推理框架如TensorRT的使用經(jīng)驗； 3，理解訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要性，能夠?qū)?shù)據(jù)進行整理、篩選、預(yù)處理等，把控訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量； 4，了解在目標(biāo)檢測、重識別、目標(biāo)追蹤等領(lǐng)域多種主流深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和特點，掌握深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中提升模型精度的預(yù)處理和調(diào)參技巧； 5，對傳統(tǒng)計算機視覺算法有一定理解，如多種特征提取算子，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測手段，傳統(tǒng)的比對算法等。 6，有實際的商用深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和發(fā)版經(jīng)驗。