1. 涉及到多模態(tài)的計算機視覺算法研發(fā)，主要是圖像生成文字、圖像分類和分割、圖像物體識別、圖像問答等技術(shù)用于建筑相關(guān)的場景；
2. 深度學習相關(guān)模型設(shè)計、優(yōu)化及相關(guān)部署；
3. 與產(chǎn)品組合作，針對特定的業(yè)務(wù)問題和客戶需求，設(shè)計定制化的算法，并能設(shè)計實驗來分析和迭代算法；
1. 碩士及以上學歷，機器學習、計算機視覺、圖像處理相關(guān)背景；
2. 熟悉經(jīng)典CNN和Transformer網(wǎng)絡(luò)的適用場景；熟悉PyTorch等主流深度學習框架；
3. 熟悉CLIP等多模態(tài)經(jīng)典模型的原理，對行業(yè)內(nèi)最新的開源模型和趨勢（如miniGPT, Qwen, LLaVA, MiniCPM, LISA等）有著一定的跟進；有圖像識別和分割、圖像問答、圖生文等實際工作或科研項目經(jīng)驗者優(yōu)先；
4. 有過對大語言模型微調(diào)的實戰(zhàn)經(jīng)歷，包括但不限于prompt tuning, LoRA, full parameter tuning等；
5. 具備扎實的Python編程功底，有至少2年比較規(guī)范的編程經(jīng)歷。
2. 深度學習相關(guān)模型設(shè)計、優(yōu)化及相關(guān)部署；
3. 與產(chǎn)品組合作，針對特定的業(yè)務(wù)問題和客戶需求，設(shè)計定制化的算法，并能設(shè)計實驗來分析和迭代算法；
1. 碩士及以上學歷，機器學習、計算機視覺、圖像處理相關(guān)背景；
2. 熟悉經(jīng)典CNN和Transformer網(wǎng)絡(luò)的適用場景；熟悉PyTorch等主流深度學習框架；
3. 熟悉CLIP等多模態(tài)經(jīng)典模型的原理，對行業(yè)內(nèi)最新的開源模型和趨勢（如miniGPT, Qwen, LLaVA, MiniCPM, LISA等）有著一定的跟進；有圖像識別和分割、圖像問答、圖生文等實際工作或科研項目經(jīng)驗者優(yōu)先；
4. 有過對大語言模型微調(diào)的實戰(zhàn)經(jīng)歷，包括但不限于prompt tuning, LoRA, full parameter tuning等；
5. 具備扎實的Python編程功底，有至少2年比較規(guī)范的編程經(jīng)歷。
職位類別： 圖像處理工程師
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- 所屬行業(yè)：電力、電氣、自動化、熱力、鍋爐、照明、電池、電源、電纜、光電等
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