数据合成工程师-人工智能事业部南京基地(J12029)

职位描述

1. 负责钢铁场景合成数据方案设计，围绕少样本缺陷、极端工况、罕见异常和标签稀缺问题开发生成与增强算法。

2. 使用 Diffusion、GAN、VAE 等方法构建图像、机理建模、时序或多模态数据生成流程，为视觉质检、性能预测和异常检测模型补充训练样本。

3. 负责真实数据与合成数据分布对齐、样本可用性评估和生成数据质检，避免生成结果偏离工艺规律。

4. 与数据、算法和业务团队联动，沉淀适合钢铁场景的可控生成策略与数据生产 SOP。

任职要求

【必备】

1. 硕士及以上学历，熟悉生成式 AI 基础原理和实验流程。

2. 熟练使用 PyTorch/TensorFlow 中至少一种，能独立完成模型训练、调参、可视化分析和实验复现。

3. 熟悉 Diffusion、GAN、VAE、数据增强或仿真生成中的至少一个方向，理解 FID、分布一致性、覆盖率等常见评估思路。

【优先】

1. 有工业缺陷图像、显微图像、时序生成、异常样本扩增等课题/实习经验。

2. 有合成数据落地到检测、分割、预测模型训练中的实际经验，或了解物理仿真+数据生成结合路线。