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1、算法开发与优化：针对工业场景（如工业质检、辅助性产品设计、预测性维护等），设计并优化CV、LLM等算法，提升算法在复杂工业环境中的准确率和鲁棒性。独立完成算法模块的工程化改造，包括模型轻量化、部署适配（如终端设备、边缘计算平台）及性能调优。
2、构建企业级MLOps平台：参与设计、构建及优化高可用的企业级MLOps平台，支持每日千次级模型训练任务的自动化调度、资源管理与监控。
3、边缘端部署与调测：主导AI模型在设备终端的部署，并优化模型推理速度与资源占用。调试硬件兼容性问题，解决模型与工业设备接口的适配问题。
4、技术研究与创新：跟踪计算机视觉领域前沿技术，探索工业场景中的创新应用。 |
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