岗位职责

1. 模型微调

      · 场景微调：基于预训练模型（YOLOv8/v11 等）做农业病虫害 / 工业缺陷场景微调；

· 数据组织：场景数据采集组织与标注规范对接，保障训练数据质量；

2. 模型工程化

· 模型转换：模型导出与量化（ONNX / TensorRT），适配推理环境；

· 服务封装：将模型封装为推理 API 服务（FastAPI + Docker + GPU 环境），供后端调用；

3. 部署与上线

· 服务部署：部署至服务器或边缘节点，保障推理服务稳定可用；

· 接口对接：与后端开发配合完成 AI 接口联调（HTTP API）；

4. 效果监控与迭代

· 效果评估：识别效果评估（mAP、混淆矩阵），输出评估报告；

· 持续优化：持续监控识别效果并迭代优化模型与部署配置。

任职要求

（一）硬性要求

· 学历专业：计算机、电子信息、自动化、应用数学等相关专业，本科及以上；

· 编程能力：熟练掌握 Python、PyTorch / ONNX Runtime；

· 微调经验：有 YOLO 系列模型微调实际项目经验（非仅跑过 demo，须有落地部署经历）；

· 部署技能：掌握 ONNX / TensorRT 模型导出与部署，熟悉 FastAPI + Docker + GPU 环境；

· 评估能力：了解 mAP、混淆矩阵等识别效果评估方法，能独立输出评估结论。

（二）加分项

· 有病虫害 / 缺陷检测落地项目经验；

· 有 Kaggle / 天池 CV 竞赛经历；

· 有边缘设备（ARM / 边缘网关）部署经验。