【职位描述】
我们正在寻找图像识别应用开发实习工程师，你将负责从图像数据标注、YOLO 等模型的训练，到在边缘计算 NPU/GPU 平台上完成模型转换、量化、推理部署与性能调优的全流程，并同时负责相关业务的前后端开发与维护。希望你具备很强的主观能动性，能够推动图像识别产品从数据到模型再到业务上线的完整闭环。

【岗位职责】
1. 边缘端模型部署与调优
  · 将 YOLO、PaddleOCR、LPRNet 等模型转换为边缘端 NPU/GPU 平台支持的格式，完成 int8/float16 等量化操作与精度验证。
  · 在边缘计算板卡上进行推理优化，解决 NPU/GPU 资源调度、内存瓶颈和实时性等问题，确保端侧识别效果满足业务要求。
2. 模型训练、数据标注与算法集成
  · 负责图像数据集的采集、清洗、标注与质量审核，熟练使用 LabelImg、Labelme、CVAT 等工具，建立规范的数据管理流程。
  · 基于 YOLO 等主流框架完成模型训练、评估、调参与迭代优化，确保模型在端侧部署前达到业务所需的精度。
  · 基于 Python/C++ 调用边缘端推理 Runtime API，完成图像采集、预处理、推理和后处理流水线的开发与封装。
  · 参与图像识别业务的整体方案设计，包括视频流接入、多模型串联等，并对识别准确率和性能指标负责。
3. 前后端服务与系统维护
  · 使用 Python/Java 开发后端业务逻辑和 Web 接口，使用 Vue/JavaScript 完成前端功能页面开发与维护。
  · 在 Linux 环境下进行服务打包、部署、监控与日志排查，确保系统稳定运行；必要时编写 Shell 脚本或使用 Docker 进行容器化管理。
4. 项目驱动与主动担责
  · 主动梳理产品需求，独立或协作完成模块开发与联调；能敏锐发现系统隐患并提出改进方案。
  · 参与技术文档和部署手册的编写，帮助团队降低边缘端平台的接入门槛。

【任职要求】满足1~2项即可投递简历
1. 学历与经验
  本科及以上在校生，计算机、自动化、电子信息等相关专业，不限开发经验。
2. 深度学习应用与边缘端部署经验
  · 熟悉 YOLO 系列、PaddleOCR、LPRNet 等至少一类图像识别模型的训练与应用，具备图像数据标注、数据集构建和模型迭代的实际项目经验。
  · 熟悉常用图像标注工具（如 LabelImg、Labelme、CVAT 等）与数据增强方法。
  · 具有模型转换、量化及在边缘端 NPU 设备上部署的实际项目经验，了解模型精度/性能调优的基本方法。
3. 编程与工程能力
  · 精通 Python，能完成数据处理、脚本编写和服务开发；熟悉 C++ 者优先，便于与底层推理 SDK 交互。
  · 掌握 Java 及 Spring Boot 等常用 Web 框架，能编写稳定的后端服务。
  · 掌握 JavaScript 和 Vue.js，可独立完成前端页面的开发与维护。
  · 了解多线程/多进程编程，具备端侧资源受限场景下的编程意识。
4. Linux 与部署技能
  · 熟练使用 Linux（如 Ubuntu、Debian 或嵌入式 Linux），掌握常用命令、Shell 脚本，具备服务部署、环境配置和问题排查经验。
  · 了解 Docker、docker-compose 等容器化技术，有边缘设备批量部署或 OTA 升级经验者更佳。
5. 主观能动性与学习能力
  · 自驱力强，能主动发现并解决问题，在边缘端平台资料和资源有限的情况下能够自行调试摸索。
  · 愿意在数据标注、模型训练、端侧优化、前后端开发等不同角色间灵活切换，快速适应技术迭代。

【工作地点】：浦东新区张江镇中科路1839号科学之门B塔
【联系方式】：投递简历至doris.tang@waymon.online
【实习薪资】：面议