东莞市摩视自动化科技有限公司

1. 根据产品需求，选择相应的深度学习框架，搭建修改不同模块的网络结构； 2. 对算法模型进行调参训练、指标评估、优化、本地以及服务化部署； 3. 对数据要求进行方案选择，指导数据部门进行样本清洗和标注工作； 4. 对模型进行工程化实现，与项目整体系统做集成； 5.. 具备C/C++/python/cuda/opencv等开发经验，编程基础扎实，具有较强的技术文献收集能力，以及英文文献阅读理解能力； 6. 掌握深度学习的基本理论与概念，熟悉模型的训练及调参和优化； 7. 熟悉深度学习常用模型和DL开源框架，如CNN，Pytorch, TensorFlow，caffe等； 8. 熟悉了解并能够进行自定义微调使用视觉大模型，包括但不限于SD，SAM。