关于Cynapse
Cynapse是一家领先的AI软件公司，专注于由生成式AI驱动的企业级视频智能解决方案，旨在满足各行业的独特挑战。我们的垂直行业特定解决方案使组织能够在复杂环境中（如道路、海港、机场和城市）提高安全性、运营效率和安全性。通过将先进的视觉AI与生成式AI相结合，我们不断推动视频分析的界限，提供转变运营的洞察力和自动化。
由一支具有将初创公司扩展为市场领导者的成功经验的全球团队领导，我们促进创新、协作和多元化视角。Cynapse总部位于美国，为全球客户服务，重新定义视频智能的可能性。
职位描述
我们正在寻找一名动手能力强的计算机视觉模型工程实习生，对训练深度学习模型、优化架构和构建现实世界的计算机视觉系统有浓厚兴趣。
这个角色非常适合喜欢进行实验、分析模型行为并推动可衡量性能改进的建设者。您将与经验丰富的模型工程师密切合作，处理从标准检测器到现代零样本和开放词汇架构的生产级计算机视觉模型。
您的工作内容
• 训练和调整模型
• 在广泛的计算机视觉任务中训练、评估和改进深度学习模型，包括（但不限于）分类、目标检测、分割和动作识别。
• 架构探索
• 研究和实验模型架构（CNNs、Transformers）、训练策略、损失函数、数据增强和优化技术。
• 失败分析
• 分析模型失败（误报/漏报、边缘案例），并通过数据优化、架构更改或改进的推理策略提出实际解决方案。
• 数据工程与实验
• 处理大规模数据集，包括数据清理、预处理和版本管理，以支持可重复的实验。
• 管道和工具支持
• 通过提高自动化、可靠性和实验效率，为训练和评估管道做出贡献。
适合此角色的人
• 喜欢训练模型、调整架构和通过实验迭代的人。
• 喜欢调试模型失败原因并理解根本原因的问题解决者。
• 更喜欢动手工程而非纯理论工作的人。
• 对将模型部署到生产环境感到兴奋的实用主义者。
要求
• 正在攻读或已完成计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、数学或相关领域的文凭、学士或硕士学位。
• 对深度学习模型训练和实验有浓厚兴趣。
• 精通Python。
• 通过课程或项目有使用PyTorch或TensorFlow的经验。
• 具有分析思维，能够推理模型行为和失败案例。
• 能够在Linux环境中工作（SSH、文件管理、基本shell脚本）。
加分项
• 有训练计算机视觉模型（如CNNs、Transformers、YOLO）的实际经验。
• 熟悉视觉-语言模型（如CLIP、零样本或开放词汇检测）。
• 熟悉ML工程工具和工作流程，如Git、Docker和实验跟踪系统（如MLflow、Weights & Biases、DVC）。
• 了解计算机视觉库（如OpenCV）和视频处理工具（如ffmpeg）。
• 对生成式AI、多模态学习或实时视频分析感兴趣。
实习详情
时长：至少6个月（灵活）。
承诺：每周至少4天（全职优先）。
时间安排：灵活的开始和结束日期，以适应考试或个人日程。
注意：我们将优先考虑目前在新加坡或有相关新加坡学习/工作经验的申请者。请注意，只有入围的申请者会收到通知。
