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1. 本科及以上學歷，計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學、物理學、電子工程、人工智能或相關專業(yè)背景優(yōu)先考慮。
2.程序設計基礎扎實，精通python，具有一年或以上python開發(fā)經(jīng)驗，熟練掌握在Windows linux等環(huán)境下進行程序開發(fā)；
3.扎實的數(shù)學和計算機基礎，熟練掌握常用的機器學習和深度學習算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。
4.熟悉常用的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等至少一種主流深度學習框架，有相關算法或者模型部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
5.具備一定的編程能力，熟悉Python或其他編程語言，能夠獨立完成算法開發(fā)和調(diào)試。熟悉c++或Qt編程的優(yōu)先。
6.具備一定的團隊合作意識和溝通能力，能夠與其他團隊成員協(xié)作完成項目。 邏輯思維能力強，具有較強學習能力和創(chuàng)新思維；
工作內(nèi)容：

1.維護公司原有的深度學習代碼；使用公司現(xiàn)有的深度學習框架訓練模型，進行圖像檢測以及識別，提高產(chǎn)品效率。
2.研究和開發(fā)果蔬外觀瑕疵檢測算法，包括但不限于基于深度學習的算法。
收集、清洗和標注數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理和增強。
3.設計和實現(xiàn)模型訓練和評估流程，不斷優(yōu)化模型的性能和效果。
與其他團隊成員協(xié)作，將算法落地到實際應用中，不斷改進和優(yōu)化檢測系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。
4.關注相關領域的**新研究進展和技術趨勢，保持對行業(yè)發(fā)展的敏感度，并將其應用到實際工作中。
聯(lián)系我時，請說是在饒平招聘網(wǎng)上看到的，謝謝！