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职位详情
1. 本科及以上学历,计算机、数学、统计学、物理学、电子工程、人工智能或相关专业背景优先考虑。
2.程序设计基础扎实,精通python,具有一年或以上python开发经验,熟练掌握在Windows linux等环境下进行程序开发;
3.扎实的数学和计算机基础,熟练掌握常用的机器学习和深度学习算法,如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
4.熟悉常用的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等至少一种主流深度学习框架,有相关算法或者模型部署经验者优先。
5.具备一定的编程能力,熟悉Python或其他编程语言,能够独立完成算法开发和调试。熟悉c++或Qt编程的优先。
6.具备一定的团队合作意识和沟通能力,能够与其他团队成员协作完成项目。 逻辑思维能力强,具有较强学习能力和创新思维;
工作内容:
1.维护公司原有的深度学习代码;使用公司现有的深度学习框架训练模型,进行图像检测以及识别,提高产品效率。
2.研究和开发果蔬外观瑕疵检测算法,包括但不限于基于深度学习的算法。
收集、清洗和标注数据,并对数据进行预处理和增强。
3.设计和实现模型训练和评估流程,不断优化模型的性能和效果。
与其他团队成员协作,将算法落地到实际应用中,不断改进和优化检测系统的性能和稳定性。
4.关注相关领域的最新研究进展和技术趋势,保持对行业发展的敏感度,并将其应用到实际工作中。
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