算法开发岗(049149)

1. 主导机器视觉与深度学习核心算法研发，聚焦图像分类、目标检测、语义/实例分割、OCR、视觉跟踪等方向，攻克复杂业务场景技术难点； 2. 负责深度学习模型（CNN/ViT/YOLO等）的设计、训练、微调与优化，提升模型准确率、实时性与鲁棒性； 3. 主导算法工程化落地，配合团队完成模型量化压缩、推理加速（TensorRT/ONNX）、部署上线（Docker/K8s），解决 latency、Throughput 等工程指标问题； 4. 跟踪全球机器视觉与深度学习前沿技术（如多模态融合、小样本学习），结合业务场景进行技术预研与创新； 5. 参与技术方案评审、团队技术分享，指导初级算法工程师成长，搭建高效算法研发流程。

博士、硕士及以上学历 计算机科学、软件工程、图像处理、电子信息系统等信息技术相关专业，拥有计算机技术与软件专业技术高级证书 专业经验 1. 主导过工业缺陷检测、自动驾驶感知、医疗影像分析、智能安防等大型机器视觉项目，有大数据规模建模实战经验者优先； 2. 在顶会（CVPR/ICCV/ECCV）或核心期刊发表过机器视觉/深度学习相关论文，或拥有相关技术专利； 3. 熟悉C++/Python混合编程，有高性能计算、GPU（A100/H100）算力优化实战经验； 4. 有小样本学习、弱监督学习、多模态视觉算法预研或落地实战经验。 通用知识： 1. 精通深度学习基础理论（反向传播、损失函数、优化器），熟练掌握至少2种主流框架（PyTorch/TensorFlow/MindSpore）； 2. 深耕机器视觉核心技术，有图像分类、目标检测、分割、OCR等至少2个方向的项目实战经验，能独立完成算法从研发到落地全流程； 3. 熟练使用OpenCV、NumPy、Pandas等数据处理工具，掌握Hugging Face Transformers、MMDetection/MMClassification等开源工具链； 4. 具备模型工程化能力，熟悉模型量化、蒸馏、部署工具（TensorRT/Triton），有端侧/边缘端部署经验者优先。