任職資格：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、電子信息、自動化等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；
熟練掌握Python和C++，具備良好的編程習(xí)慣和代碼能力；
掌握深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，熟悉CNN、Transformer等主干網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)原理（卷積操作、注意力機(jī)制、FPN/PAN特征融合等核心概念）；
熟練使用OpenCV進(jìn)行圖像處理與分析，具備扎實(shí)的傳統(tǒng)視覺算法功底；
對YOLO系列檢測框架有深入理解和實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉Anchor-Free/Anchor-Based檢測范式、NMS后處理、多尺度檢測等關(guān)鍵技術(shù)；
對視覺大模型（VLM）架構(gòu)有了解或?qū)嵺`經(jīng)驗(yàn)，理解視覺編碼器（ViT、SigLIP等）的工作原理，了解視覺Token化、圖像分辨率適配（Dynamic Resolution、AnyRes等）策略者優(yōu)先；
熟悉PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，有MMDetection、Ultralytics、Detectron2等檢測工具鏈?zhǔn)褂媒?jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
具備良好的文獻(xiàn)閱讀能力和自驅(qū)學(xué)習(xí)習(xí)慣，能夠快速理解并復(fù)現(xiàn)前沿工作；
有天池競賽、CVPR/ECCV/ICCV等頂會論文發(fā)表、開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
加分項(xiàng)：
有模型部署實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)（TensorRT、ONNX、TFLite等），熟悉從訓(xùn)練到上線的完整鏈路
有多模態(tài)大模型相關(guān)研究或項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如Qwen-VL、InternVL、LLaVA等模型的訓(xùn)練或微調(diào)）
有實(shí)際視覺應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)（如工業(yè)質(zhì)檢、自動駕駛感知、安防監(jiān)控等場景）