崗位職責(zé)：
1. 細(xì)胞識(shí)別算法開發(fā)：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的細(xì)胞識(shí)別算法，利用深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)從顯微圖像中準(zhǔn)確識(shí)別并定位細(xì)胞。
2. 細(xì)胞形態(tài)分類：開發(fā)細(xì)胞形態(tài)分類算法，基于細(xì)胞的形態(tài)、紋理、大小等特征進(jìn)行分類，提升分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。
3. 統(tǒng)計(jì)分析：對識(shí)別出的細(xì)胞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括細(xì)胞數(shù)量、密度、分布等關(guān)鍵指標(biāo)的計(jì)算，為科學(xué)研究或臨床診斷提供數(shù)據(jù)支持。
4. 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)圖像識(shí)別與細(xì)胞分析系統(tǒng)的整體架構(gòu)，優(yōu)化算法模型以提高處理速度、準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。
5. 數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注：處理大規(guī)模顯微圖像數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注等預(yù)處理工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足算法訓(xùn)練要求。
6. 模型訓(xùn)練與評(píng)估：使用 PyTorch 深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，設(shè)計(jì)并實(shí)施模型評(píng)估方案，持續(xù)優(yōu)化模型性能。
7. 技術(shù)文檔編寫：撰寫詳細(xì)的技術(shù)文檔，包括算法設(shè)計(jì)報(bào)告、系統(tǒng)操作手冊等，確保團(tuán)隊(duì)成員能夠準(zhǔn)確理解和使用相關(guān)技術(shù)與系統(tǒng)。
8. 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通：與軟件開發(fā)工程師、硬件工程師等團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，將算法技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，并參與項(xiàng)目規(guī)劃、進(jìn)度跟蹤和問題解決。
9. 技術(shù)創(chuàng)新與探索：關(guān)注圖像識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢，特別是細(xì)胞識(shí)別與形態(tài)分析方面的新算法和技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品迭代。