东莞
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负责构建、训练及优化AI试衣大模型，实现高精度的虚拟服装试穿效果生成与渲染。主导从数据处理、模型结构设计到实际部署的完整流程，确保模型在服装版型匹配、材质表现、人体姿态识别等关键环节的性能提升，推进AI试衣技术在电商、新零售等场景中的规模化应用。
模型结构与训练
设计并改进AI试衣大模型架构，涵盖图像生成、人体姿态估计、3D渲染等功能模块。
制定高效的模型训练方案，包括数据并行与模型并行策略、损失函数设计（如像素级损失、感知损失、3D几何约束），兼顾模型规模与精度表现。
数据管理与优化
搭建专用AI试衣数据集，整合人体扫描信息、服装CAD数据、多视角试穿图像等内容，完成数据清洗、增强及标注标准制定。
优化预处理流程，如人体姿态标准化、服装纹理对齐映射，提高输入数据与模型任务之间的适配性。
训练实施与工程化落地
搭建基于GPU/TPU的分布式训练环境，监控算力使用率、显存占用及收敛速度，解决梯度异常、过拟合等训练问题。
主导模型量化、压缩与推理加速工作，保障模型在移动端APP、Web端等设备上的实时运行能力。
跨团队协同与技术演进
联合算法、工程与产品团队，将AI试衣功能嵌入电商平台、虚拟试衣间等应用场景，明确技术指标（如试穿贴合准确率＞95%）。
持续跟进前沿技术进展（如3D生成式模型、动态人体建模），推动系统迭代，增强服装褶皱、面料反光等细节的真实还原效果。
模型结构与训练
设计并改进AI试衣大模型架构，涵盖图像生成、人体姿态估计、3D渲染等功能模块。
制定高效的模型训练方案，包括数据并行与模型并行策略、损失函数设计（如像素级损失、感知损失、3D几何约束），兼顾模型规模与精度表现。
数据管理与优化
搭建专用AI试衣数据集，整合人体扫描信息、服装CAD数据、多视角试穿图像等内容，完成数据清洗、增强及标注标准制定。
优化预处理流程，如人体姿态标准化、服装纹理对齐映射，提高输入数据与模型任务之间的适配性。
训练实施与工程化落地
搭建基于GPU/TPU的分布式训练环境，监控算力使用率、显存占用及收敛速度，解决梯度异常、过拟合等训练问题。
主导模型量化、压缩与推理加速工作，保障模型在移动端APP、Web端等设备上的实时运行能力。
跨团队协同与技术演进
联合算法、工程与产品团队，将AI试衣功能嵌入电商平台、虚拟试衣间等应用场景，明确技术指标（如试穿贴合准确率＞95%）。
持续跟进前沿技术进展（如3D生成式模型、动态人体建模），推动系统迭代，增强服装褶皱、面料反光等细节的真实还原效果。
2026-06-24 12:12
IP属地：广东东莞
职位福利
大专1-3年机器学习图像算法深度学习大模型算法算法工程化经验模
东莞市尚语电子商务科技有限公司
未融资 · 20-99人
工作地址
鱼泡安全保障
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