岗位内推 | OpenMMLab招聘视觉算法研究员、模型部署工程师（可实习）

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OpenMMLab

1. 负责 OpenMMLab 开源项目的开发和维护，开发新的算法框架，实现 SOTA 算法，提升用户体验和项目影响力；

2. 研究业界前沿算法，包括但不限于分类、检测、分割、3D 感知、目标跟踪、动作识别、姿态估计、生成对抗网络、自监督学习；

3. 围绕 OpenMMLab 打造系统工具链和平台，加速算法从研究向生产的转化，支持公司内部业务落地；

4. 同社区开发者和前沿研究者交流互动，包括代码审核和技术讨论等，促进生态建设。

1. 对计算机视觉的至少一个方向有深入的了解；

2. 熟练掌握 Python 和 PyTorch，有良好的工程实现能力；

3. 熟悉 C++ 和 CUDA 可加分，参与过知名开源项目贡献可加分，在技术社区有影响力可加分，熟悉 OpenMMLab 可加分；

4. 发表过一作顶会论文者可加分。

1. 支持 OpenMMLab 算法库在实际业务场景的落地，包括数据处理、模型训练、模型精度调优和模型部署等；

2. 参与重大项目的系统搭建，基于 OpenMMLab 算法库开发自动化数据处理和模型训练系统，实现海量算法模型的一键式生产与应用；

3. 围绕 OpenMMLab 打造系统工具链，加速算法从研究向生产的转化。

1. 能够快速理解业务场景的需求，有业务场景算法开发和模型生产的经验；

2. 了解深度学习模型的训练和部署流程；

3. 有将 OpenMMLab 算法库应用于实际业务的经历者优先；

4. 参与过大规模系统的设计、开发和维护经验者优先。

1. 支持 OpenMMLab 开源项目的模型部署，包括模型转换、量化压缩、后端算子实现和优化等；

2. 参与重大项目的系统搭建，开发自动化模型训练和部署系统，实现海量算法的一键式能力应用；

3. 围绕 OpenMMLab 打造系统工具链，加速算法从研究向生产的转化；

4. 维护和开发自动化流程，例如 CI/CD 系统等。

1. 能够快速阅读论文并理解算法，有相关研究经历者优先；

2. 熟悉 ONNX 或其他 IR，了解深度学习模型部署流程；

3. 熟悉后端部署和推理框架如 TensorRT/NNIE/OpenVINO 者优先；

4. 参与过大规模系统的设计、开发和维护，或有前后端开发经验者优先。

 投递方式 

📪 hr@openmmlab.com

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