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崗位職責： 1. 負責圖像/視頻智能算法的研究與開發(fā)： 基于深度學習方法，進行目標檢測、目標跟蹤、屬性識別、行為識別等核心算法的設計、實現(xiàn)、優(yōu)化與迭代，滿足實際業(yè)務需求； 2. 跟蹤前沿技術并推動應用： 密切關注計算機視覺、深度學習、多模態(tài)學習等領域的學術研究進展與工業(yè)界最佳實踐，評估其潛力，并探索在公司現(xiàn)有產品或新場景中的技術應用與落地方案； 3. 探索視覺/多模態(tài)大模型應用： 負責研究、適配、微調或優(yōu)化視覺大模型或圖文多模態(tài)大模型，探索其在特定場景下的創(chuàng)新應用，提升模型效果與效率； 4. 算法工程化與部署： 負責將研發(fā)的算法模型高效地部署到不同的嵌入式平臺，優(yōu)化推理性能和資源消耗。 崗位要求： 1. 學歷與專業(yè)： 本科及以上學歷，計算機科學、電子工程、自動化、數學、統(tǒng)計學或相關專業(yè)背景，圖像處理、模式識別、計算機視覺方向優(yōu)先； 2. 編程基礎： 具備扎實的編程能力，精通C/C ，熟練掌握Python； 3. 圖像處理基礎： 深入理解數字圖像處理基礎，掌握常用圖像特征提取方法和圖像處理技術； 4. 機器學習與深度學習： 掌握經典的機器學習算法及其原理。熟練使用主流深度學習框架，具備構建、訓練和調試深度學習模型的實際經驗； 5. 深度學習模型知識： 具備扎實的深度學習理論基礎，熟悉CNN、Transformer等架構，深入了解各類經典模型（如YOLO系列、Faster R-CNN、ResNet、MobileNet、ViT等）的設計思想、優(yōu)缺點及適用場景； 6. 模型優(yōu)化技術： 熟悉常見的模型優(yōu)化技術，包括數據增強（Data Augmentation）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等，并能應用于實際項目以提升模型效率； 7. 核心素質： 對計算機視覺技術充滿熱情，具備優(yōu)秀的邏輯思維能力和創(chuàng)新能力，善于發(fā)現(xiàn)并解決復雜問題。具備良好的團隊協(xié)作精神、溝通能力和主動探索鉆研的精神； 8. 落地導向與領域認知： 對將前沿算法轉化為實際產品、解決真實世界問題有強烈興趣和追求，對安防監(jiān)控相關場景及其技術挑戰(zhàn)有基本了解。