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1. 負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)算法的研發(fā)、優(yōu)化及落地，包括但不限于：目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、圖像生成與增強(qiáng)等；
2. 針對業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)高效的深度學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及部署；
3. 跟蹤前沿技術(shù)（如Transformer、Diffusion Model、圖文多模態(tài)學(xué)習(xí)等），推動(dòng)算法在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用；
4. 與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，優(yōu)化算法性能，提升計(jì)算效率，確保模型在真實(shí)場景中的穩(wěn)定性和可靠性。

技術(shù)要求：
1.計(jì)算機(jī)視覺算法與深度學(xué)習(xí)模型
- 熟悉多模態(tài)（視覺+語言/NLP）或生成式AI（Stable Diffusion、GAN）
- 熟悉大模型（如CLIP、SAM）在CV任務(wù)中的應(yīng)用
- 熟悉經(jīng)典CV算法（如SIFT、HOG）及深度學(xué)習(xí)模型（CNN、ViT、YOLO、Mask R-CNN、DETR等）
- 熟悉點(diǎn)云處理（3D點(diǎn)云分割、檢測，如PointNet、PointCNN）
- 具備模型優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（量化、剪枝、蒸餾等）優(yōu)先
2.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：
- 扎實(shí)的線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化理論功底
3.工具，平臺與框架：
- 熟練掌握 Python，熟悉 C++/CUDA 更佳
- 熟悉 OpenCV、PIL、Scikit-image 等圖像處理庫
- 熟練使用 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 等主流框架
- 具備部署經(jīng)驗(yàn)（TensorRT/OpenVINO等）優(yōu)先
- 熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，掌握 Docker、Kubernetes 等部署工具優(yōu)先
任職要求：
1. 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2. 3年以上計(jì)算機(jī)視覺算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)（優(yōu)秀應(yīng)屆生可放寬）；
3. 良好的代碼能力和工程落地經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成算法開發(fā)到部署的全流程。