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學(xué)歷與專業(yè)背景：
碩士及以上學(xué)歷（優(yōu)先考慮碩士學(xué)歷），計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，具備 2 年以上計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
技術(shù)棧與工程能力：
精通 Python、C++ 編程語(yǔ)言，熟練運(yùn)用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理，能夠獨(dú)立完成目標(biāo)檢測(cè)（YOLOv8/v9 等主流框架）、圖像分割（CNN/U-NET等）等核心算法的研發(fā)與性能優(yōu)化；
深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論，熟悉 CNN、RNN、Transformer 等模型架構(gòu)原理，在檢測(cè)精度（mAP）提升、高效訓(xùn)練策略設(shè)計(jì)方面有實(shí)踐積累；
對(duì)樣本采集標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)預(yù)處理流程有系統(tǒng)認(rèn)知，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)手段提升模型泛化能力；
熟練使用 PyTorch/TensorFlow 深度學(xué)習(xí)框架，具備時(shí)序數(shù)據(jù)建模與分析能力；
有基于規(guī)則引擎（PyKE/Drools）或有限狀態(tài)機(jī)（FSM）開(kāi)發(fā)流程判斷系統(tǒng)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉目標(biāo)追蹤、動(dòng)作時(shí)序分析技術(shù)；
具備 socket/websocket 等網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的開(kāi)發(fā)或應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
綜合素養(yǎng)：
具備較強(qiáng)的問(wèn)題拆解與攻堅(jiān)能力，能快速定位并解決模型訓(xùn)練及工程落地中的技術(shù)瓶頸；
保持技術(shù)敏感度，熱衷于探索計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿技術(shù)；
具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)與溝通能力，能夠參與技術(shù)功能測(cè)試，并規(guī)范撰寫、更新技術(shù)文檔。