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一、崗位職責(zé)
1.技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃
結(jié)合公司業(yè)務(wù)目標(biāo)、行業(yè)發(fā)展趨勢以及市場需求，制定視覺目標(biāo)檢測方向的長期與短期 AI 技術(shù)研發(fā)戰(zhàn)略。預(yù)測未來技術(shù)走向，提前布局前沿研究，確保公司在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的技術(shù)先進性與競爭力。例如，規(guī)劃在未來兩年內(nèi)將視覺大模型技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)檢測算法優(yōu)化，以提升檢測精度與速度。
評估新技術(shù)對公司業(yè)務(wù)的潛在影響，決策是否引入及如何整合到現(xiàn)有技術(shù)體系中，推動公司技術(shù)體系的持續(xù)升級與創(chuàng)新。
2.團隊管理
建立完善的人才培養(yǎng)體系，通過內(nèi)部培訓(xùn)、技術(shù)分享、項目實踐等方式，提升團隊整體技術(shù)水平與業(yè)務(wù)能力。
管理團隊日常工作，制定工作計劃與項目進度表，監(jiān)督項目執(zhí)行情況，及時解決項目推進過程中的問題與風(fēng)險，確保項目按時、高質(zhì)量交付。
3.項目全流程把控
主導(dǎo)目標(biāo)檢測 AI 項目從需求分析、方案設(shè)計、算法選型、模型訓(xùn)練與優(yōu)化，到工程化部署與上線的全生命周期管理。
負(fù)責(zé)項目的工程化落地，與開發(fā)團隊協(xié)作，將訓(xùn)練好的模型集成到實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性與可擴展性。協(xié)調(diào)資源，解決模型部署過程中的技術(shù)難題，如模型在嵌入式設(shè)備上的高效運行、與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性等問題。
4.技術(shù)創(chuàng)新與合作
跟蹤目標(biāo)檢測領(lǐng)域的前沿技術(shù)動態(tài)與學(xué)術(shù)研究成果，推動團隊開展技術(shù)創(chuàng)新研究，探索新算法、新架構(gòu)在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用可能性。
積極拓展與高校、科研機構(gòu)以及行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的技術(shù)合作，參與產(chǎn)學(xué)研項目，引進外部先進技術(shù)與資源，促進公司技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。例如，與高校合作開展關(guān)于小樣本目標(biāo)檢測技術(shù)的聯(lián)合研究項目。
二、任職要求
1. 教育背景：計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。扎實的專業(yè)知識基礎(chǔ)是理解和運用復(fù)雜 AI 技術(shù)的關(guān)鍵。
2. 工作經(jīng)驗
具有 6 年以上 AI 相關(guān)工作經(jīng)驗，其中至少 5 年在目標(biāo)檢測方向的研發(fā)經(jīng)驗，有豐富的實際項目落地經(jīng)驗。深厚的行業(yè)經(jīng)驗有助于快速準(zhǔn)確地判斷技術(shù)方向與解決實際問題。
3 年以上技術(shù)團隊管理經(jīng)驗，能夠有效地領(lǐng)導(dǎo)和激勵團隊，具備跨部門協(xié)作與溝通的成功經(jīng)驗，熟悉團隊建設(shè)與人才培養(yǎng)流程。
3.專業(yè)技能
算法能力：精通目標(biāo)檢測相關(guān)的主流算法，如 YOLO 系列、Faster R - CNN、SSD 等，深入理解其原理、優(yōu)勢與局限性，能夠根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景選擇并優(yōu)化算法。例如，針對復(fù)雜場景下的多目標(biāo)檢測任務(wù)，對 YOLOv5 算法進行改進，提升檢測效果。
熟悉深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠熟練使用框架進行模型開發(fā)、訓(xùn)練與部署，掌握模型優(yōu)化技巧，如模型壓縮、量化、剪枝等，以提高模型在不同硬件平臺上的運行效率。
編程能力：熟練掌握 Python、C++ 等編程語言，具備良好的代碼編寫習(xí)慣與高效的問題解決能力，能夠獨立實現(xiàn)復(fù)雜的算法與系統(tǒng)功能。
數(shù)據(jù)處理能力：熟悉數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、清洗、增強等，掌握常用的數(shù)據(jù)處理工具和庫，如 Pandas、Numpy 等，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
工程能力：具備將算法模型工程化落地的能力，熟悉軟件開發(fā)生命周期，掌握軟件工程的基本原理與方法，了解云計算、容器化等技術(shù)在 AI 項目中的應(yīng)用，能夠設(shè)計并搭建穩(wěn)定、高效的 AI 系統(tǒng)架構(gòu)。
4.綜合素質(zhì)
項目管理能力：具備優(yōu)秀的項目管理能力，熟悉項目管理流程與方法，能夠制定詳細的項目計劃，合理分配資源，有效把控項目進度、質(zhì)量與風(fēng)險，確保項目順利交付。例如，運用敏捷開發(fā)方法管理多個并行的目標(biāo)檢測項目。
溝通協(xié)作能力：出色的溝通與協(xié)調(diào)能力，能夠與業(yè)務(wù)部門、研發(fā)團隊、管理層等不同角色進行有效的溝通與協(xié)作，理解各方需求，推動跨部門合作，共同實現(xiàn)公司目標(biāo)。
領(lǐng)導(dǎo)力：具有較強的領(lǐng)導(dǎo)力與團隊管理能力，能夠激發(fā)團隊成員的工作熱情與創(chuàng)造力，營造積極向上的團隊文化，帶領(lǐng)團隊攻克技術(shù)難題，實現(xiàn)團隊與個人的共同成長。
學(xué)習(xí)創(chuàng)新能力：對新技術(shù)充滿熱情，具備快速學(xué)習(xí)新知識、新技能的能力，能夠緊跟行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢，不斷探索創(chuàng)新，為公司引入先進的技術(shù)理念與解決方案。
問題解決能力：在面對復(fù)雜技術(shù)問題與業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)時，能夠迅速分析問題，提出有效的解決方案，具備較強的抗壓能力與應(yīng)變能力。