顺丰计算机视觉高级工程师(多模态)
任职要求
* 计算机/自动化/电子等相关专业,研究生以上学历;2年及以上视觉/检测方向经验(优秀者年限可放宽)
* 扎实的 CV/ML 基础:检测框架与常用损失(IoU/DFL/Focal/Varifocal)、数据增强、长尾与不平衡处理
* 熟练使用 PyTorch,掌…工作职责
* 针对物流垂域场景进行深入的视觉研发,主要是面向小样本/零样本场景目标的检测 * 负责将大模型能力蒸馏到轻量化学生模型(YOLO 系),落地在边缘端,达成精度-延迟-功耗平衡 * 搭建检测训练与评估流水线:数据清洗/去重、标注规范、数据集版本化,指标包含 mAP、召回率 * 构建半监督/弱监督训练链路,并与业务无标数据结合,提升域内泛化
1、从事计算机视觉、模式识别、多媒体内容分析等方向的应用研究和开发工作,如3D重建、图像超分、OCR、多目标跟踪、场景识别等; 2、负责计算视觉核心算法及平台的设计与研发,提升公司相关产品的核心竞争力和用户体验,应用场景包括智能摄影等领域。 3、负责将前沿技术及时、适时的进行转化和优化,构筑荣耀公司在业界的领先竞争力,领域包括但不限于:图像生成、多模态理解、视频/图像理解、图像增强等。
团队介绍 "阿里巴巴国际数字商业集团的智能技术团队,负责阿里巴巴旗下多个国际化电商平台的搜索、推荐、广告、用增等技术。团队致力于将最前沿的AI技术与国际化电商业务问题深度结合,为用户打造更好更智能化的网上购物体验,同时赋能百万商家实现更高效的经营。 选择加入我们意味着投身入于高速发展的国际化电商业务,一起打造最先进的AI技术以驱动全球电商业务发展。" 职位描述 1.负责研发电商多模态预训练模型基座,抽象并解决商品理解的基础问题使得模型具备业务通识能力,并构建针对大模型幻觉问题、推理能力、模型加速等关键问题的系统性解决方案,提高下游业务的迭代效率和效果上限。 2.基于多模态预训练大模型,落地商品理解关键场景任务,比如商品类目/属性/标签预测、商品同款、商品图搜等,实现业务指标提升。 3.学习前沿论文与把握技术趋势,深入理解底层算法原理,探索实验面向未来的硬核技术,实现核心技术突破和技术创新,发表相关论文。
钉钉正在全面拥抱多模态AI,正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合,赋能智能零售、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围,期待志同道合的技术精英加入,共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI领域具备真正工程化落地经验的技术人才,你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化,负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括: 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练(Post-training)优化,包括微调、蒸馏、量化、剪枝等,提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型,针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法(如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等)与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型,支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束,设计合理的算法组合与技术路线,实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注,建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性,选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案,熟练使用以下技术栈: ■ 推理框架:Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台:KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应,优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配(GPU/TPU/NPU)及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline,支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘,并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作,推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践,参与构建公司级AI工程化平台与工具链。