岗位内推 | OpenMMLab招聘视觉算法研究员、模型部署工程师(可实习)

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OpenMMLab


1. 负责 OpenMMLab 开源项目的开发和维护,开发新的算法框架,实现 SOTA 算法,提升用户体验和项目影响力;
2. 研究业界前沿算法,包括但不限于分类、检测、分割、3D 感知、目标跟踪、动作识别、姿态估计、生成对抗网络、自监督学习;
3. 围绕 OpenMMLab 打造系统工具链和平台,加速算法从研究向生产的转化,支持公司内部业务落地;
4. 同社区开发者和前沿研究者交流互动,包括代码审核和技术讨论等,促进生态建设。
1. 对计算机视觉的至少一个方向有深入的了解;
2. 熟练掌握 Python 和 PyTorch,有良好的工程实现能力;
3. 熟悉 C++ 和 CUDA 可加分,参与过知名开源项目贡献可加分,在技术社区有影响力可加分,熟悉 OpenMMLab 可加分;
4. 发表过一作顶会论文者可加分。
1. 支持 OpenMMLab 算法库在实际业务场景的落地,包括数据处理、模型训练、模型精度调优和模型部署等;
2. 参与重大项目的系统搭建,基于 OpenMMLab 算法库开发自动化数据处理和模型训练系统,实现海量算法模型的一键式生产与应用;
3. 围绕 OpenMMLab 打造系统工具链,加速算法从研究向生产的转化。
1. 能够快速理解业务场景的需求,有业务场景算法开发和模型生产的经验;
2. 了解深度学习模型的训练和部署流程;
3. 有将 OpenMMLab 算法库应用于实际业务的经历者优先;
4. 参与过大规模系统的设计、开发和维护经验者优先。
1. 支持 OpenMMLab 开源项目的模型部署,包括模型转换、量化压缩、后端算子实现和优化等;
2. 参与重大项目的系统搭建,开发自动化模型训练和部署系统,实现海量算法的一键式能力应用;
3. 围绕 OpenMMLab 打造系统工具链,加速算法从研究向生产的转化;
4. 维护和开发自动化流程,例如 CI/CD 系统等。
1. 能够快速阅读论文并理解算法,有相关研究经历者优先;
2. 熟悉 ONNX 或其他 IR,了解深度学习模型部署流程;
3. 熟悉后端部署和推理框架如 TensorRT/NNIE/OpenVINO 者优先;
4. 参与过大规模系统的设计、开发和维护,或有前后端开发经验者优先。
投递方式
邮件主题标明:姓名-应聘岗位-AI求职

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