職責(zé)要求:
主導(dǎo)算法設(shè)計(jì):負(fù)責(zé)核心模塊研發(fā)(如特征識(shí)別、圖像配準(zhǔn)),解決復(fù)雜場(chǎng)景中的技術(shù)瓶頸;
跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作:與硬件/軟件團(tuán)隊(duì)配合,完成算法在嵌入式設(shè)備或云端的高效部署;
性能優(yōu)化:推動(dòng)算法在實(shí)時(shí)性、精度、資源消耗等維度的持續(xù)迭代;
帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì):領(lǐng)導(dǎo)算法團(tuán)隊(duì),完成算法相關(guān)工作。
學(xué)歷要求:碩士及以上學(xué)歷(計(jì)算機(jī)、電子、數(shù)學(xué)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)),博士?jī)?yōu)先。
經(jīng)驗(yàn)要求:5年以上圖像算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn),主導(dǎo)過復(fù)雜視覺系統(tǒng)(如醫(yī)療影像、工業(yè)檢測(cè)、3D重建等)的全流程設(shè)計(jì)。
精通圖像處理(如影像增強(qiáng)、去噪、3D重建)、工業(yè)視覺(目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、分割)算法;
熟悉傳統(tǒng)CV算法(SIFT/SURF、光流法等)及深度學(xué)習(xí)模型(CNN、Transformer等)的優(yōu)化與部署。
扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底(線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、最優(yōu)化理論),能獨(dú)立推導(dǎo)算法模型;
精通C++/Python,推動(dòng)算法落地。
熟練使用OpenCV、TensorFlow/PyTorch,掌握CUDA加速及模型壓縮技術(shù)