人工智能工程师

1. 算法研发与优化：承担视觉AI算法的设计、实现与性能提升工作，涵盖图像识别、目标检测、图像分割、三维重建等方向，应用于物流运营中的智能决策场景，如自动任务分配、路径智能规划等。 2. 数据处理与整理：负责数据的采集、清洗与预处理，构建高质量训练与验证数据集，包括原始数据获取、格式转换、标注管理等相关工作。 3. 模型训练与验证：基于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）开展视觉模型训练，实施系统性评估与参数调优，持续提升模型精度与稳定性。 4. 垂直场景专用模型建设：主导多个特定场景下独立功能模型（如工装、口罩、安全帽识别等）的开发、训练与优化，增强模型准确率与适应能力；制定模型迭代策略，研究模型剪枝、知识蒸馏、自动化训练等技术以提升推理效率；构建数据采集与预处理流程体系，实现模型表现的持续监控与数据动态更新。