视觉算法实习生招聘 多模态 南京/成都

计算机视觉算法实习生

岗位描述：

1. 学历与专业背景：拥有研究生及以上学历，专业为计算机科学、数学、人工智能等相关领域，具备扎实的理论知识基础。​ 2. 技术技能要求：熟练掌握 Python 编程语言，能够运用其高效完成各类编程任务；熟悉 Linux 操作系统，能够在该环境下进行开发和部署工作；了解 C++ 语言，具备基本的代码阅读和理解能力；熟悉 CUDA/CANN 技术，能够进行相关的并行计算和优化；深入了解英伟达和华为人工智能技术栈，能够灵活运用其技术优势。同时，养成良好的编程习惯，注重代码质量和可维护性。​ 3. 计算机视觉与深度学习能力：深刻掌握计算机视觉的基础理论和算法，如特征提取、目标检测、图像分割等；熟练使用训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，能够快速搭建深度学习模型并进行训练；熟悉模型调优过程中遇到的各种问题及解决方法，如过拟合、欠拟合、梯度消失等，能够通过有效的策略进行优化。​ 4. 模型与技术理解：对卷积神经网络（CNN）和常见图像处理技术有深入理解，熟悉 CNN 的结构和原理，能够根据实际需求进行模型设计和改进，并在实际项目中成功应用；熟悉常用的分类模型，如 ResNet、ResNext、DenseNet、MobileNet、CSPNet 等，了解其优缺点和适用场景；熟悉常用的 anchor-based 和 anchor-free 检测模型，如 YOLO 系列、DETR 系列，能够根据项目需求选择合适的模型并进行定制化开发。​ 5. 前沿技术与模型经验：熟悉 ViT、SwimTranformer 等 Transform 结构，了解其在计算机视觉领域的应用；有 CLIP 使用经验者优先，能够运用 CLIP 进行图像和文本的联合学习；熟悉 GroundingDINO、YOLO-World 等万物检测模型，有多模态等实际项目经验者优先，能够将多模态技术应用于实际项目中，提升项目的智能化水平。​ 6. 多模态模型知识：了解 BLIP-2、VisualBERT、LXMERT、Oscar 等多模态模型者优先，具备将多模态信息融合的能力，能够在多模态数据分析和处理方面发挥优势。​ 7. 成果与能力加分：在 CV 类深度学习模型优化工作中做出突出成果者优先，如在模型精度、速度、内存占用等方面有显著提升；具备良好的文档化写作能力，能够清晰、准确地记录项目过程和技术细节；具备出色的计划跟踪和沟通能力，能够有效地协调团队成员，推进项目顺利进行；具备良好的英语读写能力者优先，能够及时了解国际前沿技术动态。

公司：南京奥看信息科技

base：南京/成都

薪资：300/天，优秀另谈

时长：三个月以上

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