注意：项目制，20个月。 岗位描述： 1.基于大模型和多模态技术，研发面向CV 场景的自动化数据合成与标注方案 2.利用生成式 AI 技术（如 LLM、Stable Diffusion）进行图像/视频数据增强与合成 3.开发自动化标注算法，提升人工标注效率，降低人力成本 4.构建标注质量评估体系，量化标注结果可靠性，辅助人工校验 5.与全栈工程师协同，将算法模块集成进平台系统中，实现服务化部署 任职资格： 任职要求： 必备项（硬性要求）： 1.本科及以上学历，2年以上工作经验，精通 PyTorch / Transformers 生态，熟悉 HuggingFace 工具链 2.在 CV 方向，掌握 YOLO / Detectron2 / Segment Anything 等主流框架，能快速搭建训练推理流程，有多模态模型实战经验（如 CLIP、BLIP、Flamingo 等，设计图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉算法，有大参数量cv模型的训练和推理，掌握大参数量的检测模型的调优技能； 3.熟悉数据质量评估方法（一致性检验、置信度分析、异常值检测）有较强的数据敏感性和工程落地能力，能写出可复用、可维护的脚本或库 4.熟悉 Git、Linux 环境，具备良好的代码规范与文档能力 加分项： 1.有自动数据标注系统开发经验（如 Label Studio 自动标注模块） 2.有数据合成、数据增强相关项目经历（如 Diffusion Model 生成图像） 3.熟悉模型压缩、蒸馏、量化、服务化部署等抂