自动化视觉工程师
1-1.8万
济南 本科
山东乾云信息科技集团有限公司山东信息通信技术创新产业基地B座14楼
本岗位需深度参与公司核心产品的技术研发与优化，重点聚焦人工智能大模型及多模态视觉技术在工业安全生产与校园安全场景的落地应用。具体职责包括：
(1) 模型研究与适配：跟踪并研究全球主流大语言模型及多模态视觉模型，评估其在工业安全生产与校园安全等场景的适用性。
(2) 数据构建与处理：主导领域特异性数据集的构建，包括数据采集、清洗、标注及质量评估，确保数据符合工业级安全检测和校园场景的复杂需求（如遮挡、光照变化、多目标交互等挑战）。
(3) 模型训练与优化：针对业务需求设计模型微调、蒸馏或强化学习方案，提升模型在边缘设备上的推理效率与准确率，能够根据业务需要训练优化得到支撑业务需求的场景大模型。
(4) 端到端部署支持：协同硬件与软件团队，将优化后的场景大模型集成至智能装备产品（如嵌入式监控系统），实现低延迟、高可靠性的实时推理与告警功能。
(5) 技术前瞻与创新：探索多模态融合和新兴技术，推动公司产品在安全领域的技术壁垒突破。(1) 计算机相关专业，硕士及以上学历，精通Python及主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow），具备大语言模型（DeepSeek、QWen）或多模态模型的实战经验，熟悉其预训练、微调及提示工程优化方法，能够根据业务需要进行模型微调、训练和优化。
(2) 熟练掌握计算机视觉领域模型，包括目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、行为识别（3D-CNN、时空建模）、图像分割（SAM、SegFormer）等，并能适配复杂业务场景需求。
(3) 具备全链路数据处理能力，包括使用标注工具（CVAT、LabelStudio）、数据增强、不平衡样本处理，以及构建领域专用数据集（如工业安全、校园行为库）。
(4) 5年以上视觉领域工作经验，其中大模型相关研发经验不低于2年，具备模型压缩（量化、剪枝）和边缘部署经验（TensorRT、ONNX），有国产算力服务器部署经验者优先考虑。
(5) 对工业安全或教育行业场景有深刻理解，能结合业务场景需求设计高效、低成本技术解决方案。
(6) 具备跨团队协作能力，可高效对接产品、硬件及客户团队，推动技术落地。
(6) 优先考虑有开源项目贡献、顶级会议论文（CVPR、ICML等）或大型项目部署经验者。以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕