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●崗位職責(zé)：
1. 研發(fā)文檔圖像識別解決方案相關(guān)算法（CV以及NLP領(lǐng)域)和模型，
包括復(fù)雜條件下文檔角度檢測、版面分析，多語言的打印體和手寫文字識別，
以及垂直領(lǐng)域相關(guān)識別技術(shù)，包括表格識別，證照識別，印章識別等；
2. 負(fù)責(zé)優(yōu)化精度，確保精度前提下優(yōu)化耗時性能。針對各識別場景，提出算法層面的解決方案，
與開發(fā)工程師配合完成工程化落地；
3. 建立OCR訓(xùn)練場景的通用高效流程，融合NLP和知識圖譜技術(shù)實現(xiàn)OCR精度提升和結(jié)構(gòu)化抽取；
4. 指導(dǎo)標(biāo)注人員和開發(fā)工程師推進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)合成、算法調(diào)用接口設(shè)計等算法相關(guān)任務(wù)；
5. 參與相關(guān)產(chǎn)品和解決方案交付，涵蓋需求探討、標(biāo)注數(shù)據(jù)體系建設(shè)、算法方案架構(gòu)設(shè)計、
模型建模調(diào)優(yōu)方法研究，完成識別業(yè)務(wù)中關(guān)鍵技術(shù)點的研究突破；
6. 閱讀相關(guān)學(xué)術(shù)論文，參加業(yè)界及學(xué)術(shù)相關(guān)會議，與高校合作；
●任職要求：
1. 計算機(jī)視覺，圖像處理，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式識別等相關(guān)專業(yè)；
2. Python基礎(chǔ)扎實，協(xié)作意識強(qiáng)，能完成訓(xùn)練+推理的入?yún)⒊鰠⒊橄蠖x，指導(dǎo)開發(fā)工程師完成算法調(diào)用接口集成開發(fā)；
3. 在深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗。熟練使用主流深度學(xué)習(xí)框架，
如 PyTorch ，TensorFlow ，PaddlePaddle等，熟練應(yīng)用OpenCV等開源圖像處理庫；
4. 具備扎實的文檔圖像預(yù)處理、文字檢測、文字識別、版面分析、結(jié)構(gòu)化提取等相關(guān)技術(shù)的理論基礎(chǔ)；
5. 具備一定的歸納抽象能力，可以抽象不同算法的共性（比如訓(xùn)練數(shù)據(jù)，加載預(yù)訓(xùn)練模型），
可基于設(shè)計模式開發(fā)較為通用的訓(xùn)練和推理模塊。能夠?qū)λ惴▽嵤┛焖俜纸鉃殚_發(fā)工程師或標(biāo)注人員可落地的執(zhí)行步驟，
善于思考，對數(shù)據(jù)標(biāo)注效率，訓(xùn)練成本，開發(fā)/標(biāo)注/測試人員的參與門檻改進(jìn)等有自己的見解；
6. 對計算機(jī)視覺算法有深入理解，對主流的深度學(xué)習(xí)主干網(wǎng)絡(luò) CNN，Transformer 等有深入的研究；
7. 熟練掌握各種深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理原理，熟悉深度學(xué)習(xí)模型壓縮技術(shù)，如緊湊化模型，模型量化，知識蒸餾,
NAS 等, 有實際應(yīng)用項目研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；
8. 熟練掌握各類文本檢測、文本識別、版面分析、結(jié)構(gòu)化信息提取算法，如DB、EAST、CRNN、SRN等。
精通不同場景字符檢測的自動化分類和算法方案的選擇與實現(xiàn)；
9. 學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能夠跟蹤業(yè)內(nèi)最新研究成果，并能夠根據(jù)特定業(yè)務(wù)需求對相關(guān)成果進(jìn)行改進(jìn)，從而解決特定的業(yè)務(wù)問題；
10. 了解最前沿的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的 OCR 技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，關(guān)注相關(guān)學(xué)術(shù)會議，如 CVPR, ICCV, ECCV, ICDAR , IJCAI等；
11. 有金融領(lǐng)域工作經(jīng)驗者優(yōu)先、有圖像處理相關(guān)領(lǐng)域相關(guān)成果者優(yōu)先、有OCR項目工作經(jīng)驗者優(yōu)先，有論文復(fù)現(xiàn)案例者優(yōu)先；
12. 學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，做事態(tài)度端正，自我驅(qū)動，注重團(tuán)隊協(xié)作；