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一、崗位職責(zé)
（一）技術(shù)研發(fā)與管理
1.負(fù)責(zé) AI 項(xiàng)目的技術(shù)規(guī)劃與實(shí)施，根據(jù)公司業(yè)務(wù)需求，制定目標(biāo)檢測(cè)等 AI 項(xiàng)目的具體技術(shù)方案，確保技術(shù)方案的可行性、先進(jìn)性和可擴(kuò)展性。
2.深入研究目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的前沿技術(shù)，如視覺大模型的優(yōu)化應(yīng)用、小樣本學(xué)習(xí)等，結(jié)合公司業(yè)務(wù)場(chǎng)景，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，提升檢測(cè)精度與效率。
3.管理 AI 研發(fā)團(tuán)隊(duì)的日常工作，分配任務(wù)，監(jiān)督項(xiàng)目進(jìn)度，確保團(tuán)隊(duì)按時(shí)、高質(zhì)量完成項(xiàng)目任務(wù)。定期組織技術(shù)討論和代碼審查，提升團(tuán)隊(duì)技術(shù)水平。
（二）團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通
1.與業(yè)務(wù)部門緊密合作，深入了解業(yè)務(wù)需求，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)需求，確保 AI 項(xiàng)目與公司業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合。
2.協(xié)調(diào)開發(fā)團(tuán)隊(duì)與測(cè)試團(tuán)隊(duì)、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)等其他團(tuán)隊(duì)的工作，確保項(xiàng)目順利推進(jìn)，及時(shí)解決項(xiàng)目開發(fā)過程中的技術(shù)問題和協(xié)作問題。
3.定期向上級(jí)匯報(bào)項(xiàng)目進(jìn)展、技術(shù)難題和團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)，確保信息的及時(shí)傳遞和問題的快速解決。
（三）項(xiàng)目管理
1.負(fù)責(zé) AI 項(xiàng)目的全生命周期管理，從需求分析、方案設(shè)計(jì)、算法選型、模型訓(xùn)練與優(yōu)化，到工程化部署與上線，確保項(xiàng)目按時(shí)交付并滿足業(yè)務(wù)需求。
2.制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，合理分配資源，有效把控項(xiàng)目進(jìn)度、質(zhì)量與風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)用敏捷開發(fā)方法，靈活應(yīng)對(duì)項(xiàng)目過程中的變化，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。
3.參與項(xiàng)目預(yù)算的制定和控制，合理分配和使用項(xiàng)目資源，確保項(xiàng)目在預(yù)算范圍內(nèi)完成。
（四）技術(shù)研究與創(chuàng)新
1.跟蹤目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)與學(xué)術(shù)研究成果，及時(shí)將新技術(shù)引入項(xiàng)目中，提升項(xiàng)目的技術(shù)水平和競(jìng)爭(zhēng)力。
2.探索新算法、新架構(gòu)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用可能性，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)開展技術(shù)創(chuàng)新研究，提升團(tuán)隊(duì)在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力。
3.參與產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目，與高校、科研機(jī)構(gòu)等合作開展技術(shù)研究，引進(jìn)外部先進(jìn)技術(shù)與資源，促進(jìn)公司技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。?二、任職要求
（一）教育背景
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷。
（二）工作經(jīng)驗(yàn)
1.具有 3 年以上 AI 相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，其中至少 2 年在目標(biāo)檢測(cè)方向的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有實(shí)際項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。
2.1 年以上技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，能夠有效地領(lǐng)導(dǎo)和激勵(lì)團(tuán)隊(duì)，具備跨部門協(xié)作與溝通的成功經(jīng)驗(yàn)，熟悉團(tuán)隊(duì)建設(shè)與人才培養(yǎng)流程。
（三）專業(yè)技能
1.算法能力：精通目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)的主流算法，如 YOLO 系列、Faster R - CNN、SSD 等，深入理解其原理、優(yōu)勢(shì)與局限性，能夠根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇并優(yōu)化算法。例如，針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的多目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，對(duì) YOLOv5 算法進(jìn)行改進(jìn)，提升檢測(cè)效果。
2.深度學(xué)習(xí)框架：熟悉深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠熟練使用框架進(jìn)行模型開發(fā)、訓(xùn)練與部署，掌握模型優(yōu)化技巧，如模型壓縮、量化、剪枝等，以提高模型在不同硬件平臺(tái)上的運(yùn)行效率。
3.編程能力：熟練掌握 Python、C++ 等編程語言，具備良好的代碼編寫習(xí)慣與高效的問題解決能力，能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的算法與系統(tǒng)功能。
4.數(shù)據(jù)處理能力：熟悉數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、清洗、增強(qiáng)等，掌握常用的數(shù)據(jù)處理工具和庫(kù)，如 Pandas、Numpy 等，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
5.工程能力：具備將算法模型工程化落地的能力，熟悉軟件開發(fā)生命周期，掌握軟件工程的基本原理與方法，了解云計(jì)算、容器化等技術(shù)在 AI 項(xiàng)目中的應(yīng)用，能夠設(shè)計(jì)并搭建穩(wěn)定、高效的 AI 系統(tǒng)架構(gòu)。
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