我们正在寻找一名熟悉目标检测技术、具备YOLO系列算法经验的数据标注与模型训练工程师。该岗位主要负责图像数据的标注、清洗与管理，并基于YOLO框架进行模型训练、调优和部署，支持公司在智能安防、工业质检、电商客服自动化AI视觉识别方向的应用开发。

二、岗位职责：

• 负责图像或视频数据的采集、清洗、标注、分类和质量控制；
• 使用LabelImg、CVAT等工具对图像进行目标框选（Bounding Box）、关键点标注等工作；
• 搭建并优化YOLO系列（如YOLOv5/YOLOv8）目标检测模型，完成训练、评估与测试；
• 对训练数据集进行增强处理，提升模型鲁棒性和泛化能力；
• 配合算法工程师完成模型优化、参数调优、性能分析与改进；
• 编写训练日志、标注规范文档及相关技术文档；
• 参与模型部署、推理优化等相关工作（加分项）；
• 完成上级交办的其他相关任务。

三、任职要求：

• 学历要求：本科及以上学历，计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业优先；
• 技能要求：
  • 熟悉YOLO系列目标检测算法原理及实现流程；
  • 熟练使用Python语言，了解PyTorch/TensorFlow至少一种深度学习框架；
  • 熟悉OpenCV、PIL、NumPy等图像处理库；
  • 掌握常用数据增强方法（如旋转、翻转、裁剪、噪声添加等）；
  • 具备良好的数据敏感度和逻辑思维能力；
• 经验要求：
  • 有YOLO模型训练、调优经验者优先；
  • 有图像标注项目经验者优先；
  • 有CV项目落地经验者优先；
• 素质要求：
  • 工作细致认真，责任心强；
  • 具备良好的沟通能力和团队协作精神；
  • 能承受一定强度的数据处理压力。

四、加分项（非必须）：

• 有COCO、VOC等公开数据集使用经验；
• 熟悉模型轻量化、TensorRT、ONNX转换等部署优化技术；
• 有MLOps、模型版本管理经验；
• 熟悉Linux系统及Shell脚本编写；
• 英语读写能力良好，能阅读英文论文和技术文档。