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岗位职责：1.负责算法模型（目标检测、目标分类、目标分割、行为识别）的推理加速与部署，包括设计、开发与调试。2.在NPU、GPU等异构计算平台上部署深度学习模型，涵盖模型转换、预处理、推理、后处理及可视化开发。3.微调和部署大型模型，提高系统性能和智能化水平。4.设计并实现基于传感/光纤系统特征数据的机器学习判别模型，以降低误报率。5.开发告警判别模型，提升系统告警准确度与智能化。6.与嵌入式和应用系统团队合作，将算法/模型集成至现有工程系统中。任职要求：1.熟练掌握C++或Python开发语言之一。2.熟悉主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow。3.掌握逻辑回归、SVM、随机森林、GBDT等常见机器学习方法，并能在工程场景中合理选型和使用。4.熟练进行模型微调/训练，能使用DeepSpeed、LoRA等方法完成模型微调/训练。5.掌握图像、视频流的基本处理算法，能够对数据流进行压缩以减少传输带宽压力。6.能够独立完成或配合相关软件人员完成算法到平台的移植、部署、验证工作。7.具备独立设计方案和编写算法相关文档的能力，推动算法的落地，包括模型算法的选型、训练、优化、工程化。8.有目标检测、目标分类、行为识别算法开发经验者优先。9.有传感器数据、时序数据或工业监测场景下的建模经验者优先。10.有从规则系统向机器学习系统演进的实际项目经验者优先。11.了解告警模型误报/漏报权衡、模型稳定性与工程可靠性问题者优先。12.有大模型微调、部署的实际项目经验者优先。
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