机器学习工程师（混合办公）
为 Chooch AI 智能摄像头平台构建并部署计算机视觉模型。 支持医疗、制造和零售行业的客户部署。
描述
- 为客户的视频和图像数据设计、训练并优化计算机视觉模型。
- 将预训练视觉模型和基础视觉模型适配到新的客户应用场景，包括标注数据有限的场景。
- 管理数据流水线，涵盖数据整理和标注、数据增强、合成数据及数据集版本管理。
- 使用量化、剪枝、蒸馏、ONNX 导出和 TensorRT 等技术，为生产环境和边缘设备准备模型。
- 构建评估套件，采用 mAP、精确率和召回率、每摄像头小时误报数等指标。
- 部署并监控生产模型，调查模型漂移和故障，并按需重新训练。
- 与产品团队、解决方案工程师和客户合作，将需求转化为可衡量的模型规格。
- 编写、测试和审查代码，并参与共享机器学习工具的开发。
- 协助收集、处理和维护模型训练与测试数据。
- 将机器学习模型连接到更广泛的产品和系统中。
- 必要时前往客户现场，并为实际部署开展现场测试。
- 通过定性和定量方法评估模型性能，继而提升准确性和效率。
- 跟踪并应用机器学习和计算机视觉领域的进展。
- 解决计算机视觉系统开发和部署中的复杂问题。
任职要求
- 具备 3 至 5 年构建机器学习系统的行业经验，其中至少 2 年专注于计算机视觉。
- 拥有计算机科学、电气工程、数学或相关领域的学士或硕士学位，或具备同等实践经验。
- 熟练使用 Python，并有使用 PyTorch 或 TensorFlow 训练和调试深度学习模型的实践经验。
- 至少将一个计算机视觉模型部署到生产环境，并能够说明其中的权衡取舍。
- 了解用于检测、分割和分类的 CNN 与 Transformer 架构。
- 具备 OpenCV 和图像或视频处理经验，包括流解码、预处理和数据增强。
- 了解 ONNX、TensorRT 或量化等模型推理优化方法。
- 能够熟练使用 Docker、Git、Linux，并能在 AWS 或 Azure 等云环境中进行 GPU 训练。
- 理解机器学习基础知识，包括损失函数、过拟合、类别不平衡、评估指标和实验设计。
- 具备清晰的书面和口头沟通能力，包括向非机器学习领域的相关人员解释模型行为。
福利待遇
- 医疗保险。
- 牙科保险。
- 视力保险。
- 401(k) 退休储蓄计划，提供 3% 配比缴款。
- 充足的带薪休假。
- 包含人寿保险。
