Python开发岗位职责包括:1.端到端模型训练:负责设计并实现基于英伟达深度学习框架的分布式训练流程,涵盖数据准备、模型训练、验证与优化。具体任务包括数据清洗、去重、标注等预处理工作,以及利用TensorFlow、PyTorch等主流框架进行模型训练和调优。2.数据标注与推理优化:开发数据自动标注流程,提升样本质量和效率;优化模型推理性能,确保低延迟与高精度。熟练使用LabelStudio、Datasaur等数据标注工具,了解自动标注技术,如基于多模型协同的标注验证、反向Prompt标注或合成数据生成。3.边缘端部署与优化:将训练好的模型部署到华为、RK3588等嵌入式开发板,开发图像/视频类AI应用Demo,并完成性能调优。掌握模型剪枝、量化、蒸馏等优化技术,熟悉ONNX模型转换,具备在嵌入式开发板上部署AI模型的经验,熟悉其CPU/GPU/NPU架构。技术要求方面,需要具备以下能力:-深度学习与分布式训练:了解TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,有实际训练和调优模型的经验。熟悉Horovod等分布式训练框架,具备多机多GPU训练环境的搭建和调试能力。了解*IDIANeMo、TAOToolkit等工具链,能够运用其加速训练流程。-数据处理与自动标注:了解数据清洗、去重、标注等预处理流程,熟悉Pandas、NumPy等数据处理工具。具备使用LabelStudio、Datasaur等数据标注工具的经验。-模型优化与边缘部署:掌握模型剪枝、量化、蒸馏等优化技术,熟悉ONNX模型转换。拥有在嵌入式开发板(如华为、RK3588)上部署AI模型的经验,熟悉其CPU/GPU/NPU架构。了解OpenHarmony标准系统开发,能基于RK3588平台进行AI应用开发与调试。-工程与实践技能:熟练运用Python,具备良好的编程习惯和代码可读性。掌握Git版本控制、Docker容器化及CI/CD自动化流程。了解MLOps基本理念,具备模型部署和运维的实际经验。加分项包括:-有参与AI产品从0到1的搭建经验。-熟悉OpenAI或Hu*ingFace等大型语言模型(LLM)的应用与微调。-在计算机视觉(如目标检测、图像分割)或自然语言处理任务中有实践经验。-有异构计算开发经验。个人素质方面,要求具备优秀的问题分析和技术攻关能力,良好的沟通能力和团队协作精神,能积极与团队协作。
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