工作职责:

一、算法优化:一方面支撑公司内部车载团队以及外部大公司,另一方面通过算法优化构建平台竞争力

(一)美图AIGC大模型推理优化+迁移

需求背景:国内高端GPU禁售,需要迁移到华为昇腾服务器(ARM + NPU)上

负责AIGC模型迁移到昇腾服务器, 并优化模型,性能提升60%, 使客户愿意迁移业务。

(二)自动驾驶算法训练速度优化

需求背景:公司内部客户车BU,以及外部客户需要

负责自动驾驶相关AI算法优化:yolo系列、mask-rcnn等,yolo5 速度提升55%, yolo8速度提升42%。

优化点:数据预处理优化,模型算子融合,算子替换,loss优化。

(三)山东高速道路检测项目,纯算法收入 +每年AI资源的购买续费

项目需求:帮助客户自动化检测道路缺陷。

负责内容:方案设计+高速公路的缺陷检测+标识

阶段一:进行技术调研,方案设计,采用检测+分类组合设计,向客户展示了训练效果,并获得客户的强烈认可;

阶段二:采用检测+无监督+多分类+二分类的方法提升精度,在算法中添加10+条订制规则,让模凌两可的情况倾向于客户认可的结果。

阶段三:对接软件侧和算法侧接口,帮助客户做出一个完整系统。 目前正在为客户准备两份专利。

(四)马来西亚面包结算项目

项目需求:该店连锁店需要自动识别面包类型并进行收费结算。

负责内容:清洗马来西亚面包数据集,使用YOLOv5目标检测算法,采用pretrain和参数调优的方式,使模型的map50高达95%,最终成功交付。

(五)光影智慧科技项目

项目需求:客户现有算法无以应对人员戴口罩的场景,算法识别率大幅下降(60%以下),同时也存在逆光/暗光/模糊等恶劣识别的场景。

负责内容:通过设计人脸检测、人脸关键点检测自动添加口罩的方式进行训练,大幅提升准确率到93%以上。

二、从0到1,参与构建一站式AI开发平台:ModelArts平台,以及ModelArts平台全球部署

(一)构建平台:

1 设计、实现平台上的边缘服务功能,支持将用户的AI模型服务化,并部署在用户侧的硬件资源上。

2 设计、实现一个计量计费微服务,为平台提供API调用计量计费功能,后期经过两轮优化,微服务承载能力提升10倍。

3 设计、实现一个监控微服务,为平台上的用户提供资源使用量监控,API调用量实时监控,用户AI服务状态预警。后期不断优化,监控承载能力提升10倍+ 。

(二)平台全球化:

负责欧洲多个国家的ModelArts云平台部署升级,带领8人小组进行版本部署升级, 容灾演练, 制订合理升级策略。期间全程使用英文沟通,指导外国同事进行现场操作。