About The Role

1、协助团队开展动力电池产线视觉质检算法研发，参与核心缺陷检测场景探索，学习模型训练、调优与迭代，助力质检方案落地；
2、配合完成缺陷识别模型微调与部署辅助工作，参与产线数据整理，协助优化模型泛化能力；
3、学习模型推理性能优化，协助解决边缘设备算力问题，保障模型适配产线节拍、稳定运行；
4、参与产线质检数据处理，协助完成样本标注、数据增强及难例挖掘，支撑模型优化；
5、协助推进模型服务化部署与自动化迭代，配合完成产线工艺适配相关工作；
6、参与分布式训练架构学习与设计，协助完成算法与产线设备、系统的集成辅助工作；
7、跟踪前沿技术，协助预研新型检测方案，参与整理技术经验文档，助力团队能力提升。
1、本科及以上学历，计算机/软件工程/人工智能等相关专业；
2、掌握OpenCV、图像处理基础，了解目标检测、语义/实例分割，有相关实践优先；
3、熟悉PyTorch/TensorFlow，了解模型训练、调优流程，能完成简单模型搭建者优先；
4、了解大模型基本原理，有大模型部署、微调学习或实践经历者优先；
5、了解ONNX、TensorRT等推理加速框架，对边缘设备部署有学习意愿；
6、熟练使用Python，掌握数据清洗、数据增强基础方法，有相关实践优先；
7、了解Git、Docker基本概念，愿意学习模型版本管理与自动化部署；
8、初步了解分布式训练、模型服务化，有探索意愿者优先；
9、掌握Python基础，了解C++、Linux及Shell脚本，动手能力强；
10、学习能力强，对该领域有浓厚兴趣，具备良好的沟通协作与责任心。

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IT实习生

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