岗位职责：

1、全流程技术研发

1)负责AI 医学图像分析项目的端到端落地，涵盖数据筛选、标注、模型设计、训练、优化及部署全流程；

2)针对如图像识别、检测、分割、视觉优化等场景，实现高性能视觉算法。

2、算法创新与优化

1)跟踪计算机视觉领域前沿技术(如YOLO系列、图神经网络、扩散模型等)，推动机器学习与深度学习技术在流式细胞术、核型分析的应用转化。

2)针对实际问题优化模型性能，包括精度提升、推理速度优化、资源消耗降低等，确保算法在复杂环境下的鲁棒性。

3、工程化与协作

1)与开发团队协作，完成模型在CP端的部署(如 TensorRT、ONNX Runtime等框架)。

2) 与开发团队协作，按要求对算法进行封装与测试。

3)常规图像算法开发，如去噪、图像融合、清晰度优化等。

4、数据与工具链建设

1)制定图像数据收集标准，构建高质量标注数据集

2)优化数据预处理流程，探索数据增强、模型微调等技术，提升数据利用效率。

任职要求：

1、2年以上 AI视觉项目经验，具备从数据到部署的全流程实操能力，熟悉深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)及计算机视觉库(OpenCV/Scikit-lmage)

2、精通目标检测、图像分类、语义分割等基础模型，熟悉 Transformer、扩散模型等前沿架构，能根据场景灵活选型与改进。

3、掌握模型部署相关框架(如 TensorRT、ONNX、Runtime等框架)。