1. 負責(zé)面向地面目標(biāo)識別（如車輛、基礎(chǔ)設(shè)施、特定標(biāo)識等）的計算機視覺算法研發(fā)、訓(xùn)練與模型優(yōu)化。
2. 復(fù)現(xiàn)并改進前沿的目標(biāo)檢測、圖像分割、小樣本學(xué)習(xí)等算法，針對低空俯瞰視角、小目標(biāo)、復(fù)雜背景等業(yè)務(wù)場景進行專項優(yōu)化。
3. 負責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型在嵌入式邊緣計算平臺上進行高效的量化、剪枝、蒸餾與部署，重點優(yōu)化模型在資源受限環(huán)境下的推理速度、精度與內(nèi)存占用。
4. 主導(dǎo)或參與構(gòu)建低延遲、高可靠性的機載視覺處理系統(tǒng)，優(yōu)化從圖像采集、推理到結(jié)果輸出的全鏈路性能。
5. 編寫測試程序與評估腳本，在真實或模擬的低空飛行場景中驗證算法的魯棒性與實用性，為產(chǎn)品化提供關(guān)鍵支持。
6. 跟蹤嵌入式AI與邊緣計算技術(shù)發(fā)展，探索并推動先進視覺算法在低空經(jīng)濟與智能飛行領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用落地。
任職要求：
1. 計算機、人工智能、電子工程、自動化等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2. 具備扎實的深度學(xué)習(xí)與計算機視覺基礎(chǔ)，熟悉主流目標(biāo)檢測（如YOLO系列、DETR）及圖像分割模型。
3. 精通PyTorch/TensorFlow框架，熟練掌握Python與C++。
4. 具備扎實的嵌入式平臺模型部署經(jīng)驗，熟悉以下至少一種主流芯片架構(gòu)及對應(yīng)的開發(fā)/優(yōu)化工具：
· NVIDIA Jetson系列 (如Orin, NX)，熟悉TensorRT及CUDA優(yōu)化。
· 華為昇騰系列 (如Atlas 200/500)，熟悉CANN及MindSpore Lite。
· 高通平臺 (如QCS8250, QCS8550)，熟悉SNPE (Snapdragon Neural Processing Engine)。
· 瑞芯微/晶晨等國產(chǎn)芯片平臺，熟悉RKNN/TVM等部署工具。
· 熟悉ARM Cortex-A系列CPU架構(gòu)，具備基于ARM NEON的指令優(yōu)化經(jīng)驗者更佳。
5. 深入掌握模型部署全流程技術(shù)，包括但不限于：模型格式轉(zhuǎn)換（ONNX等）、INT8/FP16量化、算子融合、內(nèi)存優(yōu)化、功耗優(yōu)化，并具備實際的性能調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
6. 熟悉OpenCV等傳統(tǒng)視覺庫，了解3D視覺（如點云處理）或時序建模者優(yōu)先。
7. 對無人機、機器人等嵌入式移動平臺有濃厚興趣，具備地面目標(biāo)識別相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。
8. 具備優(yōu)秀的英文論文閱讀能力、強大的動手實踐精神、良好的團隊協(xié)作與溝通能力。