关于Cynapse
Cynapse是一家领先的AI软件公司，专注于企业级视频智能解决方案，由生成式AI驱动，量身定制以应对各个行业的独特挑战。我们的垂直行业解决方案使组织能够在复杂环境中提高安全性、运营效率和安全性，例如道路、海港、机场和城市。通过将先进的视觉AI与生成式AI相结合，我们不断突破视频分析的界限，提供变革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，为全球客户提供服务，重新定义视频智能的可能性。
职位
我们正在寻找一名动手实践的机器学习工程师实习生加入我们的模型工程团队，专注于计算机视觉和现代AI。这个角色是为那些热衷于训练深度学习模型、优化架构和扩展现实世界视觉系统的建设者设计的。
您将与经验丰富的工程师密切合作，处理生产级模型，从标准物体检测器到尖端的零样本和开放词汇架构。这是一个理想的角色，适合那些喜欢进行实验、分析模型行为并推动可衡量性能改进的人。
您的工作内容
模型训练与微调：
训练、评估和改进深度学习模型，涵盖分类、物体检测、分割和动作识别等多种任务。架构与AI探索：
研究和实验CNN、Transformer和基础模型。您将探索现代AI的整合，以增强开放词汇检测和零样本能力。故障分析与数据优化：
调试模型故障（误报/漏报），并通过有针对性的数据标注、清理或改进的推理策略实施解决方案，以确保模型的稳健性。数据与ML工程：
管理大规模数据集，包括预处理和版本控制，以确保高保真和可重复的实验。管道自动化：
参与开发和优化自动化训练和评估管道，以提高可靠性和部署效率。
适合此职位的人
建设者：您更喜欢动手工程和实际实施，而不是纯理论研究。实验者：您喜欢测试不同架构、超参数和数据集的迭代过程，以最大化性能。问题解决者：您对根本原因感到好奇，喜欢模型调试和数据驱动改进所需的“侦探工作”。实用主义者：您对在现实世界生产环境中成功部署模型和自动化系统感到兴奋。
要求
正在攻读或已完成计算机科学、AI、机器学习或相关技术领域的学位。对深度学习模型训练、实验和数据中心AI有浓厚兴趣。精通Python，并有使用PyTorch或TensorFlow的经验。熟悉Linux环境（SSH、shell脚本和基于CLI的文件管理）。
加分项
动手经验：之前使用过专门的CV框架或比较多种架构。现代AI知识：熟悉视觉语言模型或零样本检测。MLOps工具：有使用Git、Docker或实验跟踪工具（例如Weights & Biases、MLflow）的经验。视频处理：了解OpenCV、FFmpeg或处理视频流。
实习详情
时长：至少6个月（灵活）。承诺：每周4-5天。地点：新加坡。注意：仅通知入围候选人。
