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崗位職責(zé)： 1.基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景（行為識(shí)別）對(duì)InternVL、QwenVL等VLM模型進(jìn)行領(lǐng)域適配性微調(diào)，優(yōu)化圖像理解、動(dòng)作識(shí)別、多模態(tài)推理能力 2.構(gòu)建零售場(chǎng)景專屬數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，解決遮擋、光照變化等實(shí)際場(chǎng)景挑戰(zhàn) 3.實(shí)現(xiàn)CV&VLM模型在邊緣設(shè)備（如Jetson系列）/云端的輕量化部署，優(yōu)化推理速度與資源占用 4.開發(fā)模型服務(wù)化接口，支持實(shí)時(shí)視頻流分析與行為事件觸發(fā)機(jī)制 5.設(shè)計(jì)時(shí)序行為分析框架，融合目標(biāo)檢測(cè)（如定位、姿態(tài)估計(jì)、動(dòng)作分類等多模塊協(xié)同工作 6.構(gòu)建基于VLM的異常行為識(shí)別系統(tǒng)（違規(guī)操作等場(chǎng)景） 7.跟進(jìn)VLM前沿技術(shù)（如多模態(tài)prompt工程、模型蒸餾），探索3D視覺與VLM的融合方案 8.輸出可復(fù)用的算法組件庫，建立零售場(chǎng)景算法基準(zhǔn)測(cè)試體系 崗位要求： 1.熟練掌握PyTorch框架及HuggingFace生態(tài)，具有InternVL/QwenVL等開源VLM實(shí)戰(zhàn)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) 2.精通模型壓縮技術(shù)（量化/剪枝/知識(shí)蒸餾），有VLLM/LMdeploy等部署工具實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 3.熟悉視頻理解技術(shù)棧（OpenCV/FFmpeg/Decord），具備多線程視頻處理系統(tǒng)開發(fā)能力 4.具備強(qiáng)工程實(shí)現(xiàn)能力，主導(dǎo)過至少1個(gè)完整AI項(xiàng)目從研發(fā)到落地的全生命周期 5.理解行為場(chǎng)景特性：能通過算法設(shè)計(jì)應(yīng)對(duì)監(jiān)控視角差異、制服相似度、復(fù)雜背景干擾等挑戰(zhàn) 6.有行為識(shí)別項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉NTU RGB+D、AVA等行為數(shù)據(jù)集者加分 7.具備產(chǎn)品化思維，能協(xié)同硬件團(tuán)隊(duì)優(yōu)化計(jì)算資源分配方案 8.具有技術(shù)文檔撰寫習(xí)慣，代碼符合工業(yè)級(jí)可維護(hù)性標(biāo)準(zhǔn) 9.在CVPR/ICCV/ECCV等會(huì)議發(fā)表過多模態(tài)學(xué)習(xí)相關(guān)論文 10.有成功通過模型微調(diào)提升特定場(chǎng)景指標(biāo)30%以上案例 11.具備模型服務(wù)高并發(fā)處理經(jīng)驗(yàn) 碩士或985，211的本科畢業(yè)生 ，30以內(nèi) 我們提供： 參與千萬級(jí)門店智能化改造的行業(yè)標(biāo)桿項(xiàng)目 配備A100/H100算力集群及邊緣設(shè)備開發(fā)套件 技術(shù)成果可快速應(yīng)用于數(shù)萬線下零售場(chǎng)景 與VLM領(lǐng)域頂尖團(tuán)隊(duì)定期技術(shù)交流機(jī)會(huì)