日日噜夜夜草|一级黄色录像高清版|调教白富美加勒比久久|亚洲欧洲精品婷婷|日韩综合无码色色|日韩精品一区妖精视频|亚洲无码中文字幕hd|99亚洲思思丝袜|手机看片国产精品大胆亚洲|成人无码视频一区二区在线播放

崗位職責(zé)
- 視頻算法全流程處理：負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理（如去噪、分辨率適配、格式轉(zhuǎn)換等）、特征提取及算法選型，支撐 2D 轉(zhuǎn) 3D 視頻、視頻自動(dòng)剪輯等核心項(xiàng)目落地
- 2D 轉(zhuǎn) 3D 模型研發(fā)與訓(xùn)練：主導(dǎo) AI 大模型在實(shí)時(shí) / 低延遲 2D 視頻轉(zhuǎn) 3D 視頻場(chǎng)景的應(yīng)用，包括模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)標(biāo)注方案制定、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)、效果迭代，確保 3D 視頻的立體感、清晰度及延遲滿足業(yè)務(wù)需求
- 視頻自動(dòng)剪輯模型研發(fā)：負(fù)責(zé)視頻內(nèi)廣告自動(dòng)識(shí)別與剔除模型的訓(xùn)練優(yōu)化，構(gòu)建廣告檢測(cè)算法（如基于畫面特征、音頻特征、時(shí)序特征的多模態(tài)檢測(cè)），設(shè)計(jì)自動(dòng)化剪輯邏輯，保障視頻內(nèi)容連貫性與完整性
- 技術(shù)方案制定與落地：
- 結(jié)合業(yè)務(wù)需求，制定視頻 AI 解決方案的技術(shù)架構(gòu)，輸出可行性方案文檔
- 推動(dòng)模型從研發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境的部署，解決落地過程中的工程化問題（如性能優(yōu)化、兼容性適配）
- 模型性能優(yōu)化與運(yùn)維：
- 針對(duì) 2D 轉(zhuǎn) 3D 的實(shí)時(shí)性 / 低延遲需求、自動(dòng)剪輯的精準(zhǔn)度需求，持續(xù)優(yōu)化模型推理速度、資源占用率
- 負(fù)責(zé)線上模型的監(jiān)控、故障排查及迭代升級(jí)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行
- 質(zhì)量評(píng)估與標(biāo)準(zhǔn)建立：建立 2D 轉(zhuǎn) 3D 視頻效果（如深度感、視覺舒適度）、廣告剔除準(zhǔn)確率 / 召回率、剪輯流暢度等核心指標(biāo)的評(píng)估體系，制定質(zhì)量驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，定期輸出效果分析報(bào)告
- 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與技術(shù)沉淀：
- 協(xié)同產(chǎn)品、工程、測(cè)試等團(tuán)隊(duì)推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)度，同步技術(shù)進(jìn)展與風(fēng)險(xiǎn)
- 沉淀視頻 AI 算法研發(fā)、模型訓(xùn)練、工程化落地的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，輸出技術(shù)文檔
任職要求
基本要求
- 學(xué)歷與專業(yè)：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等相關(guān)專業(yè)
- 工作經(jīng)驗(yàn)：3-5 年及以上 AI 算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有視頻處理（2D 轉(zhuǎn) 3D、視頻剪輯、廣告檢測(cè)等）相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；資深崗位需具備大型 AI 項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)
核心技能
- 算法基礎(chǔ)：精通深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺核心算法（如 CNN、Transformer、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、視頻時(shí)序建模等），熟悉 2D 轉(zhuǎn) 3D 相關(guān)技術(shù)（如深度估計(jì)、立體匹配、視差渲染）及視頻剪輯相關(guān)算法（如鏡頭分割、場(chǎng)景識(shí)別）
- 模型開發(fā)能力：熟練使用 PyTorch、TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，具備獨(dú)立完成 AI 模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)的能力；有大模型在視頻領(lǐng)域微調(diào)、部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
- 視頻處理技術(shù)：熟悉 FFmpeg、OpenCV 等視頻處理工具，掌握視頻編解碼、幀處理、音頻與視頻同步等技術(shù)，能解決視頻流處理中的延遲、卡頓等問題
- 工程化能力：具備扎實(shí)的 Python/C++ 編程基礎(chǔ)，熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，了解模型部署工具（如 TensorRT、ONNX Runtime、TorchServe），能完成模型工程化落地與性能優(yōu)化
- 大模型應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)：了解主流 AI 大模型（如視覺大模型、多模態(tài)大模型）的特性與應(yīng)用場(chǎng)景，有基于大模型解決視頻領(lǐng)域復(fù)雜問題經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
加分項(xiàng)
- 有實(shí)時(shí)視頻處理、低延遲模型部署相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
- 有電視媒體、視頻平臺(tái)相關(guān) AI 解決方案落地經(jīng)驗(yàn)