★01大模型算法工程師 崗位要求：
1.精通 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實的編程基礎，能夠高效地進行數據處理和算法實現。
2. 對 OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓練和部署經驗。
3. 掌握圖像采集、圖像標注、圖像分割、目標檢測、擴散模型、圖像特征和目標追蹤等框架和模型，能夠根據項目需求設計和實現定制化模型架構。
4. 精通數據清洗、篩選和圖像預處理、訓練、調優及模型測試。
5. 運用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實現模型的跨平臺轉換和高效部署，以及邊緣端設備部署。
6. 了解車輛大模型的訓練及下游任務，以及車機智慧物聯設備優先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術優先。
★02AI視覺分析師 崗位職責：
1.精通 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實的編程基礎，能夠高效地進行數據處理和算法實現。
2. 對 OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓練和部署經驗。
3. 掌握圖像采集、圖像標注、圖像分割、目標檢測、擴散模型、圖像特征和目標追蹤等框架和模型，能夠根據項目需求設計和實現定制化模型架構。
4. 精通數據清洗、篩選和圖像預處理、訓練、調優及模型測試。
5. 運用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實現模型的跨平臺轉換和高效部署，以及邊緣端設備部署。
6. 了解車輛大模型的訓練及下游任務，以及車機智慧物聯設備優先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術優先。
1.精通 Python 、C、C++ 語言之一，擁有扎實的編程基礎，能夠高效地進行數據處理和算法實現。
2. 對 OpenCV、Keras、TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架有深入理解，具備使用 YOLO等模型訓練和部署經驗。
3. 掌握圖像采集、圖像標注、圖像分割、目標檢測、擴散模型、圖像特征和目標追蹤等框架和模型，能夠根據項目需求設計和實現定制化模型架構。
4. 精通數據清洗、篩選和圖像預處理、訓練、調優及模型測試。
5. 運用 ONNX 和 TensorRT 等工具，實現模型的跨平臺轉換和高效部署，以及邊緣端設備部署。
6. 了解車輛大模型的訓練及下游任務，以及車機智慧物聯設備優先。
7.了解QT、?NVIDIA Jetson、利用視覺大模型（VLM）分析和生成圖表等技術優先。