自动驾驶感知算法高级专家

该职位来源于猎聘 自动驾驶行业做视觉感知的技术大牛可以看过来~ 岗位职责：

• 在定义和执行全面的AI战略方面有可靠的领导能力，包括制定路线图和将AI解决方案成功集成到核心产品中。
• 在设计和开发复合AI系统方面拥有丰富经验，特别是将计算机视觉（CNN）和大语言模型（LLM）相结合，从结构化和非结构化数据源中提取见解。
• 在AI模型设计、训练和优化方面有深入的专业知识，包括使用CNN进行实时视频分析和针对特定领域应用（如安全智能、风险评估）微调大语言模型（LLM）的实践经验。
• 具备设计和部署可扩展 AI 架构的能力，能够在不同环境中进行部署，包括本地、边缘设备和云平台，并且对 ML 操作原则和实践有深入的理解。
• 有构建和领导MLOps和AI基础设施、构建管道、实施AI模型监控以及整合持续学习以提高AI准确性和效率的经验。
• 具有跨职能协作的良好记录，有能力与工程、产品和数据科学团队有效合作，提供人工智能驱动的解决方案，同时确保遵守相关的监管和道德人工智能标准。 岗位要求：
• 拥有人工智能、计算机视觉、机器学习或相关领域的博士或硕士学位，并有8年以上人工智能/机器学习行业经验，包括在卷积神经网络（CNN）和大语言模型（LLM）方面的深厚背景。
• 在计算机视觉模型（例如，活在当下、高效网络等）和大语言模型（例如，GPT、LLaMA、Claude、Gemini）方面有成熟的专业知识，包括对两者进行微调技术的经验。
• 具备扎实的Python编程技能，有深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）和库（Hugging Face Transformers）的实践经验。
• 有开发和部署集成文本、视觉和结构化数据的多模态AI系统的实践经验（工作或个人项目）。了解边缘AI技术、实时推理和低延迟模型优化。 加分项：
• 在AI安全、风险评估或工作场所自动化方面有实际经验，深入了解相关监管框架（如OSHA）以及工作场所中AI的合规性考虑因素。
• 具备利用外部数据源微调大语言模型（LLM）的丰富经验，能够运用检索增强生成（RAG）、嵌入和检索模型等技术来提升LLM的能力。

熟悉可解释人工智能（XAI）技术及其在开发透明和可信的人工智能系统中的应用，特别是在高风险环境中。