计算机视觉数据处理实习生（目标检测方向）

该职位来源于猎聘 一、岗位背景 公司正在推进工业安全生产场景下的AI视觉系统建设，应用方向包括塔吊吊钩识别、高空安全帽识别、施工现场目标检测等。 本岗位主要参与视觉算法训练数据的构建工作，协助完成从原始视频/图片数据整理、标注、清洗、格式转换，到模型效果验证和失效样本分析的全流程工作。 二、岗位职责 1. 数据标注与清洗 （1）负责工业场景图像数据的目标检测标注工作，包括塔吊吊钩、安全帽、人员、吊物等目标的Bounding Box标注； （2）使用LabelImg、rolabelimg、LabelMe或公司自研标注工具进行数据打标、质检与修正； （3）对模型误检、漏检样本进行筛选、归类和整理； （4）协助建立高质量训练集、验证集和测试集。 2. 数据处理与分析 （1）协助完成大规模图像或视频数据的整理、去重、命名规范化、格式转换和预处理； （2）协助算法工程师将标注结果从XML/JSON等格式转换为模型训练所需格式，如YOLO格式； （3）能够使用Python脚本进行基础数据处理，如文件批量移动、重命名、标注文件解析、数据统计等； （4）加分项：能够使用OpenCV、Pandas等工具进行批量图像处理、数据增强和数据分布统计。 3. 模型效果验证 （1）协助运行目标检测模型推理脚本，参与检测结果的可视化检查； （2）对模型在夜间、遮挡、复杂背景、远距离、小目标等场景下的失效案例进行整理； （3）配合算法工程师形成问题样本集和分析报告，支撑模型持续优化。 三、任职要求 1. 学历与专业 （1）本科及以上学历在读； （2）计算机、自动化、电子信息、人工智能、软件工程等相关专业优先。 2. 技能要求 （1）了解目标检测任务的基本概念； （2）熟悉常见标注工具，如LabelImg、LabelMe等； （3）了解Pascal VOC（XML）、COCO（JSON）或YOLO标注格式者优先； （4）具备基本Python编程能力，能够阅读和修改简单数据处理脚本； （5）熟悉os、shutil、xml、json等Python基础库操作； （6）了解OpenCV基础图像处理操作者优先。 3. 素质要求 （1）工作细致、耐心，能够接受一定比例的数据标注和数据清洗工作； （2）责任心强，对数据质量有较高要求； （3）逻辑清晰，能够独立排查简单的数据处理问题； （4）对工业AI、计算机视觉、智慧工地、安全生产监控等方向有兴趣； （5）能够稳定实习3个月以上，每周到岗4-5天。 四、加分项 （1）有YOLOv5、YOLOv8等目标检测模型训练或推理经验； （2）有TensorRT、PyTorch、ONNX等模型部署或推理经验； （3）有Linux环境下处理大规模图片、视频数据的经验； （4）熟悉OpenCV图像处理、数据增强、视频抽帧等操作； （5）了解智慧工地、工业安全、塔吊、吊钩识别、安全帽识别等应用场景； （6）有目标检测数据集制作、模型评估、误检漏检分析经验。