深度学习AI算法后端实习生（YOLO / 视频推理 / 工程化方向）

一、岗位定位 该岗位面向行业无人机云平台与视频AI识别场景，主要参与无人机场景下的YOLO目标检测算法优化、视频推理链路开发与算法工程化落地。 我们希望你不是只停留在“会训练一个模型”或“会写一点脚本”，而是愿意在导师带领下，逐步学习并参与“数据集整理 + 模型训练与评估 + 视频推理开发 + 后端服务封装 + 线上问题排查”的完整闭环。 这是一个培养型实习岗位。你现在不需要已经非常资深，但需要对深度学习、计算机视觉、视频AI、无人机应用场景和工程落地有明确兴趣，并具备较强的学习能力、执行力和问题分析能力。 二、岗位职责 1. 参与无人机巡检、智能安防、水利巡查、园区管理等场景下的YOLO类目标检测算法落地工作。 2. 参与数据集建设与优化，包括样本整理、数据清洗、标注质检、标注规范理解、训练集/验证集划分、badcase整理等。 3. 参与YOLO / Ultralytics / MMYOLO等目标检测模型的训练、微调、评估与效果复盘，协助完成误报漏报分析和训练策略优化。 4. 参与图片与视频推理脚本开发，完成抽帧、预处理、推理、后处理、结果保存、可视化等基础能力建设。 5. 协助开发和维护算法推理服务，包括Python推理接口封装、简单后端接口开发、推理结果存储、日志记录与问题排查。 6. 协助参与视频AI识别链路工程化，包括视频流接入后的抽帧推理、规则过滤、ROI联动、事件识别闭环等能力落地。 7. 参与模型版本管理、实验记录、评估报告整理和效果对比，逐步建立工程化研发习惯。 8. 在导师指导下参与Docker部署、Linux环境调试、服务日志排查和基础性能优化工作。 9. 熟练使用AI辅助编程工具提升研发效率，包括但不限于Cursor、Codex、Copilot、Claude Code、MCP等，用于代码理解、脚本开发、问题排查和学习加速。 三、任职要求 1. 本科或硕士在读，人工智能、计算机、软件工程、自动化、电子信息、通信等相关专业优先。 2. 具备扎实的Python基础，能够使用Python完成数据处理、脚本开发、文件操作、基础算法实现等工作。 3. 了解机器学习 / 深度学习 / 计算机视觉基础知识，至少理解分类、目标检测、训练集与验证集、过拟合、精确率、召回率、mAP、IoU等基本概念。 4. 对YOLO类目标检测模型有兴趣，了解或愿意快速学习Ultralytics、MMYOLO、OpenCV、PyTorch、ONNX等相关技术。 5. 具备一定的数据分析与问题定位能力，能够基于实验结果、评估指标和badcase样本进行初步分析。 6. 具备基础的软件工程意识，理解接口、日志、异常处理、模块拆分、代码可维护性等基本概念。 7. 了解Linux常用命令、Git基础操作，能够在指导下完成环境配置、代码运行和问题排查。 8. 具备较强的学习能力和执行力，愿意从数据、训练、推理、服务、部署多个环节逐步成长。 9. 对无人机、视频AI、行业巡检、智能识别等方向有兴趣，愿意深入真实业务场景推动算法落地。 四、加分项 1. 有YOLO、PyTorch、OpenCV、ONNX、MMYOLO、Ultralytics等相关实践经历。 2. 有数据集整理、数据清洗、样本分析、标注工具使用经验，例如CVAT、Label Studio等。 3. 有视频处理或流媒体基础，了解OpenCV视频读写、FFmpeg、RTSP、RTMP、WebRTC等技术。 4. 有后端开发基础，了解FastAPI、Flask、Java、Spring Boot、MySQL、Redis中的一种或多种。 5. 有树莓派、嵌入式、物联网、摄像头、传感器、机器人、无人机等相关项目经验。 6. 有使用Cursor、Codex、Copilot、Claude Code、MCP等AI研发工具的习惯和兴趣。 五、培养方向 1. 从“会做实验”逐步成长为“能做算法工程化落地”的复合型人才。 2. 学习并参与YOLO模型的数据闭环建设，包括标注规范、样本质量分析、误报漏报复盘和训练优化。 3. 学习并参与图片 / 视频推理服务开发，逐步掌握模型接入、接口封装、结果存储、日志排查和服务调试。 4. 接触无人机真实行业场景，理解算法效果与客户业务价值之间的关系，而不是只关注单一指标。 5. 在AI辅助编程工具帮助下，逐步建立“算法理解 + 脚本开发 + 服务封装 + 工程交付”的综合能力。 六、我们更希望你是这样的人 1. 对深度学习和计算机视觉有真实兴趣，而不是只把它当作课程作业。 2. 愿意处理数据清洗、badcase分析、脚本调试、日志排查这类看起来不“酷”但非常关键的工作。 3. 遇到问题愿意先分析、先定位、先验证，而不是只停留在“模型效果不好”的表面结论。 4. 愿意借助AI工具快速学习新框架、新代码和新场景，并逐步形成自己的工程判断力。 5. 具备责任心、沟通意识和团队协作意识，能够在导师和团队配合下持续成长。