Ai算法工程师

工作内容优化（强化技术落地与商业价值）一.AI视觉生产体系搭建.基于StableDiffusion、ComfyUI等工具，开发LoRA模型驱动的商业摄影（服装为主）工作流（如风格迁移、批量人物换背景），.构建AI修片标准化流程，覆盖场景生成、服装替换、智能调色、多场景适配（电商/广告/人像），通过ControlNet等工具实现精准控制。二.LoRA模型训练与调优.负责文生图LoRA模型的全流程训练，包括数据清洗、标签标注、参数调试及效果验证，需熟悉DreamBooth、Kohya_SS等训练工具。.（加分）探索大模型微调技术（如SDXL、Flux生态），优化生成效率与艺术表现力，减少对第三方模型的依赖。三.跨部门协作与技术赋能.与摄影师协作设计“AI预修+人工精修”混合流程，针对高价值需求（如产品纹理、满版服装纹理、皮肤质感）保留人工干预节点。.推动AI工具培训，输出标准化文档（如LoRA训练指南、工作流调试手册）。四.技术前沿探索与数据沉淀.跟踪Flux、ControlNet、IPAdapter等新技术，实验其在风格迁移、超分辨率等场景的商业化应用。.建立案例库与效果评估体系，通过AB测试优化模型参数。岗位要求细化（突出核心技能与语言能力）一.技术硬实力.必会工具：StableDiffusionWebUI/ComfyUI（节点流搭建）、LoRA训练工具（如Kohya_SS）、ControlNet、自建节点。.编程语言：掌握Python基础（数据处理、脚本编写），熟悉PyTorch/TensorFlow框架者优先；.模型能力：理解扩散模型原理，能通过提示词工程、LoRA权重调整控制生成效果。二.业务理解与软技能.熟悉商业摄影痛点（如批量修图效率、风格一致性、产品细节、光线等），能针对客户需求设计“AI+人工”分层解决方案；.具备流程优化意识，擅长将复杂任务拆解为标准化模块（如分离背景处理与主体精修）。三.加分项.有Flux模型应用经验或LoRA混合调试案例（如服装换色、光影融合）；.熟悉AI伦理规范（如版权规避、数据脱敏）。发展前景优化（突出行业趋势与技术壁垒）.成为AI视觉工业化核心：主导摄影行业从“传统拍摄”向“AI驱动+人工质检”模式转型；.技术护城河：通过LoRA定制化训练、工作流专利化，建立竞争壁垒；.跨界能力拓展：掌握AI修片、视频生成、3D建模等多模态技术，成为复合型视觉工程师。优化亮点说明.技术聚焦：明确LoRA训练全流程要求，区分基础能力（训练）与高阶潜力（大模型微调）。.语言强化：强调Python为必备技能。.商业结合：增加AI伦理、版权合规等要求，贴合行业实际需求。.趋势前瞻：引入Flux、IPAdapter等新兴技术关键词，提升岗位吸引力。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！