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崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)圖像/視頻智能算法的研究與開發(fā)： 基于深度學(xué)習(xí)方法，進行目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、屬性識別、行為識別等核心算法的設(shè)計、實現(xiàn)、優(yōu)化與迭代，滿足實際業(yè)務(wù)需求；
2. 跟蹤前沿技術(shù)并推動應(yīng)用： 密切關(guān)注計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)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(chǎn)品或新場景中的技術(shù)應(yīng)用與落地方案；
3. 探索視覺/多模態(tài)大模型應(yīng)用： 負(fù)責(zé)研究、適配、微調(diào)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(yīng)用，提升模型效果與效率；
4. 算法工程化與部署： 負(fù)責(zé)將研發(fā)的算法模型高效地部署到不同計算平臺，包括但不限于嵌入式設(shè)備、服務(wù)器及云平臺，優(yōu)化推理性能和資源消耗。
崗位要求：
1. 學(xué)歷與專業(yè)： 碩士及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、電子工程、自動化、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)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(chǔ)： 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(chǔ)： 深入理解數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，掌握常用圖像特征提取方法和圖像處理技術(shù)；
4. 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)： 掌握經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法及其原理。熟練使用主流深度學(xué)習(xí)框架，具備構(gòu)建、訓(xùn)練和調(diào)試深度學(xué)習(xí)模型的實際經(jīng)驗；
5. 深度學(xué)習(xí)模型知識： 具備扎實的深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉CNN、Transformer等架構(gòu)，深入了解各類經(jīng)典模型（如YOLO系列、Faster R-CNN、ResNet、MobileNet、ViT等）的設(shè)計思想、優(yōu)缺點及適用場景；
6. 模型優(yōu)化技術(shù)： 熟悉常見的模型優(yōu)化技術(shù)，包括數(shù)據(jù)增強（Data Augmentation）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等，并能應(yīng)用于實際項目以提升模型效率；
7. 核心素質(zhì)： 對計算機視覺技術(shù)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(fù)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(dǎo)向與領(lǐng)域認(rèn)知： 對將前沿算法轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)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(guān)場景及其技術(shù)挑戰(zhàn)有基本了解。
加分項：
1. 開源貢獻： 活躍于開源社區(qū)，在Github上有高質(zhì)量的個人開源項目，或?qū)χ髁鏖_源圖像/視覺項目有顯著貢獻，項目獲得較高Star數(shù)量者更佳；
2. 大模型經(jīng)驗： 熟悉大模型（LLM）技術(shù)，具有視覺大模型（如DINOv2, SAM, LLaVA等）或多模態(tài)大模型（如Flamingo, BLIP-2, GPT-4V等）的研發(fā)、微調(diào)、應(yīng)用或部署落地的實際項目經(jīng)驗；
3. 學(xué)術(shù)成果： 在計算機視覺、人工智能領(lǐng)域的頂級會議（CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, IJCAI）或期刊（TPAMI, IJCV）發(fā)表過論文；
4. 工程部署經(jīng)驗： 熟悉模型部署工具鏈及性能優(yōu)化技巧，有實際嵌入式或邊緣計算平臺部署經(jīng)驗；
5. 安防場景經(jīng)驗： 具備安防行業(yè)（如人臉識別、人車結(jié)構(gòu)化、視頻摘要、行為分析、ReID等）相關(guān)算法開發(fā)或項目落地經(jīng)驗。