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1. 算法開發(fā)： 開發(fā)和優(yōu)化計算機視覺算法，包括圖像識別、目標檢測、圖像分割、人臉識別等。 2. 模型訓練： 收集和標注數(shù)據(jù)集，訓練深度學習模型，提升算法的準確率和效率。 3. 系統(tǒng)集成： 將算法集成到實際應用中，參與系統(tǒng)架構(gòu)設計和接口開發(fā)。 4. 技術(shù)研究： 跟蹤最新的研究進展，研究前沿算法并進行技術(shù)預研。 5. 性能優(yōu)化： 優(yōu)化算法在嵌入式平臺或移動設備上的運行性能。

教育背景： 計算機科學、電子工程、自動化、模式識別等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷，博士優(yōu)先。 專業(yè)技能： 熟悉計算機視覺理論和算法，如SIFT、SURF、HOG、CNN等。 精通深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。 熟練使用OpenCV、Dlib等開源計算機視覺庫。 編程能力： 精通Python、C++，了解CUDA并行編程和GPU加速技術(shù)。 科研經(jīng)歷： 有發(fā)表高水平學術(shù)論文或參與大型視覺項目經(jīng)驗者優(yōu)先。