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一、崗位職責(zé)
1.負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，涵蓋圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、視頻分析等核心領(lǐng)域，確保算法性能的高效與穩(wěn)定。
2.深度參與數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗、增強(qiáng)等環(huán)節(jié)，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為算法訓(xùn)練提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
3.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等），進(jìn)行模型的搭建、訓(xùn)練與優(yōu)化，持續(xù)提升模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和實(shí)時(shí)性。
4.協(xié)同硬件工程師、軟件工程師，完成算法在實(shí)際產(chǎn)品或項(xiàng)目中的部署與集成，保障算法與系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接。

二、專(zhuān)業(yè)技術(shù)要求
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、電子信息、模式識(shí)別、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先。
2、 理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型原理，熟悉ResNet、YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN、U-Net等經(jīng)典視覺(jué)算法中的一種。
3、 熟練使用Python進(jìn)行算法原型開(kāi)發(fā)，掌握C 用于算法工程化部署，能獨(dú)立完成從模型設(shè)計(jì)到落地的全流程開(kāi)發(fā)者優(yōu)先。
4、 精通至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch優(yōu)先，或TensorFlow/Keras），熟悉模型訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)、量化壓縮、剪枝等工程化優(yōu)化技術(shù)者優(yōu)先。
5、 有以下場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：工業(yè)質(zhì)檢、自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像分析、視頻行為分析等實(shí)際業(yè)務(wù)落地項(xiàng)目。
6、具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神、溝通能力和問(wèn)題解決能力，對(duì)技術(shù)有強(qiáng)烈的熱情和探索精神者優(yōu)先