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●崗位職責： 1. 研發(fā)文檔圖像識別解決方案相關算法（CV以及NLP領域)和模型， 包括復雜條件下文檔角度檢測、版面分析，多語言的打印體和手寫文字識別， 以及垂直領域相關識別技術，包括表格識別，證照識別，印章識別等； 2. 負責優(yōu)化精度，確保精度前提下優(yōu)化耗時性能。針對各識別場景，提出算法層面的解決方案， 與開發(fā)工程師配合完成工程化落地； 3. 建立OCR訓練場景的通用高效流程，融合NLP和知識圖譜技術實現(xiàn)OCR精度提升和結構化抽?。?4. 指導標注人員和開發(fā)工程師推進數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)合成、算法調(diào)用接口設計等算法相關任務； 5. 參與相關產(chǎn)品和解決方案交付，涵蓋需求探討、標注數(shù)據(jù)體系建設、算法方案架構設計、 模型建模調(diào)優(yōu)方法研究，完成識別業(yè)務中關鍵技術點的研究突破； 6. 閱讀相關學術論文，參加業(yè)界及學術相關會議，與高校合作； ●任職要求： 1. 計算機視覺，圖像處理，機器學習，模式識別等相關專業(yè)； 2. Python基礎扎實，協(xié)作意識強，能完成訓練+推理的入?yún)⒊鰠⒊橄蠖x，指導開發(fā)工程師完成算法調(diào)用接口集成開發(fā)； 3. 在深度學習、機器學習等人工智能領域有豐富經(jīng)驗。熟練使用主流深度學習框架， 如 PyTorch ，TensorFlow ，PaddlePaddle等，熟練應用OpenCV等開源圖像處理庫； 4. 具備扎實的文檔圖像預處理、文字檢測、文字識別、版面分析、結構化提取等相關技術的理論基礎； 5. 具備一定的歸納抽象能力，可以抽象不同算法的共性（比如訓練數(shù)據(jù)，加載預訓練模型）， 可基于設計模式開發(fā)較為通用的訓練和推理模塊。能夠?qū)λ惴▽嵤┛焖俜纸鉃殚_發(fā)工程師或標注人員可落地的執(zhí)行步驟， 善于思考，對數(shù)據(jù)標注效率，訓練成本，開發(fā)/標注/測試人員的參與門檻改進等有自己的見解； 6. 對計算機視覺算法有深入理解，對主流的深度學習主干網(wǎng)絡 CNN，Transformer 等有深入的研究； 7. 熟練掌握各種深度學習模型的訓練和推理原理，熟悉深度學習模型壓縮技術，如緊湊化模型，模型量化，知識蒸餾, NAS 等, 有實際應用項目研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先； 8. 熟練掌握各類文本檢測、文本識別、版面分析、結構化信息提取算法，如DB、EAST、CRNN、SRN等。 精通不同場景字符檢測的自動化分類和算法方案的選擇與實現(xiàn)； 9. 學習能力強，能夠跟蹤業(yè)內(nèi)最新研究成果，并能夠根據(jù)特定業(yè)務需求對相關成果進行改進，從而解決特定的業(yè)務問題； 10. 了解最前沿的學術界和工業(yè)界的 OCR 技術現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，關注相關學術會議，如 CVPR, ICCV, ECCV, ICDAR , IJCAI等； 11. 有金融領域工作經(jīng)驗者優(yōu)先、有圖像處理相關領域相關成果者優(yōu)先、有OCR項目工作經(jīng)驗者優(yōu)先，有論文復現(xiàn)案例者優(yōu)先； 12. 學習能力強，做事態(tài)度端正，自我驅(qū)動，注重團隊協(xié)作；