职位描述
岗位职责
1、开展深度学习相关研发工作，重点聚焦图像分割（FastSAM、YOLO、GraspNet、CenterGrasp等）、物体姿态检测（2D/3D关键点检测、姿态估计）两大方向，参与项目全流程推进；
2、负责分割、姿态检测相关疑难技术问题的调研、跟踪和解决，配合团队完成技术方案优化；
3、基于PyTorch、TensorFlow等框架，协助设计模型训练方案，封装分割、姿态检测相关算法模块；
4、参与分割、姿态检测模型的搭建、训练、调参及性能优化，编写相关实验代码、测试程序；
5、协助完成数据预处理、标注、清洗及增强工作，搭建并优化数据处理流水线，适配FastSAM、YOLO等分割模型的训练需求，同相关部门配合完成模型效果验证与优化。
任职要求
1、计算机、人工智能、模式识别、电子信息、自动化、数学等相关专业本科及以上，对深度学习、计算机视觉领域有浓厚兴趣；
2、熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch优先，TensorFlow、Caffe等均可），了解FastSAM、YOLO、GraspNet、CenterGrasp等分割网络的基本原理及使用方法；
3、熟练掌握Python语言，熟悉Linux开发环境，了解shell语言，能独立完成基础代码编写、调试及模型训练相关操作；
4、熟悉图像分割（语义分割、实例分割等）、物体姿态检测基本原理，了解CNN、Transformer等主流网络结构，掌握模型训练的基本流程；
5、熟练使用Git进行版本管理，具有代码规范意识，能配合团队完成代码提交、版本控制相关工作；
6、掌握OpenCV、NumPy、Pandas等数据处理工具，有图像预处理、数据增强、数据集标注（如LabelMe、CVAT等工具）相关经验者优先；
7、学习能力强、工作主动、责任心强，具备良好的团队沟通协调能力和问题分析解决能力。
加分项
1、有FastSAM、YOLO、GraspNet、CenterGrasp等分割网络的实际使用、调参或优化经验；
2、熟悉COCO、MPII等公开数据集的使用，有基于公开数据集进行分割、姿态检测模型微调或优化的经验；
3、了解模型部署相关技术（如TensorRT、ONNX等），有模型压缩、加速相关经验；
4、有图像分割、物体姿态检测相关项目经历（课程设计、竞赛、个人项目等）。
