崗位職責
1.核心開發(fā)與部署（核心）：負責工業(yè)視覺產(chǎn)品的全流程開發(fā)，完成算法模型在服務(wù)器端的工程化落地，重點解決實際業(yè)務(wù)場景中的圖像/視頻識別問題。
2.性能優(yōu)化：針對現(xiàn)有產(chǎn)品進行深度優(yōu)化，利用 DeepStream、TensorRT 等工具進行模型量化和推理加速，顯著提升系統(tǒng)并發(fā)處理能力。
3.場景配置與維護：負責已有產(chǎn)品的維護與升級，設(shè)計靈活的場景配置方案，實現(xiàn)不同任務(wù)組合的快速配置與部署。
4.數(shù)據(jù)管理與挖掘：建立和完善訓練數(shù)據(jù)集管理機制，負責視頻、圖像的收集與自動化處理流程搭建，為模型迭代提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。
5.模型訓練與調(diào)優(yōu)：負責視覺數(shù)據(jù)的清洗、標注與模型訓練，針對復(fù)雜工業(yè)環(huán)境（如光線變化、粉塵干擾）優(yōu)化模型精度，持續(xù)迭代亮點模型。
崗位要求
1.編程語言能力：精通 C/C++ 和 Python，具備扎實的 C++ 與 Python 混合編程 能力，能夠編寫高性能底層推理代碼并封裝為 Python 接口供上層調(diào)用。
2.視覺工具與框架：深入理解 DeepStream SDK 架構(gòu)，熟練掌握 GStreamer Pipeline 搭建與插件開發(fā)，能夠基于此構(gòu)建高吞吐量的視頻分析流媒體服務(wù)；熟練掌握 OpenCV、TensorRT 等工具庫。
3.后端框架能力：熟悉 Flask、FastAPI 等后端服務(wù)框架，能夠獨立開發(fā)高性能的 RESTful API 接口，實現(xiàn)模型推理服務(wù)的封裝與部署。
4.算法應(yīng)用能力：熟悉目標檢測（如 YOLO 系列）、目標分割、圖像分類等主流算法原理，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行模型選型、遷移訓練及剪枝優(yōu)化。
5.工程化與架構(gòu)：熟練掌握多線程編程、異步編程模型，具備處理高并發(fā)視頻流數(shù)據(jù)的系統(tǒng)設(shè)計能力；熟練使用 Linux 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境，精通 CMake、Makefile 等編譯構(gòu)建工具，熟悉 Docker 容器化部署流程。
6.流媒體經(jīng)驗（加分項）：熟悉 RTSP、RTMP、WebRTC 等流媒體協(xié)議，有 SRS 或類似流媒體服務(wù)器二次開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
7.行業(yè)背景（加分項）：有煤礦、電力、安防等工業(yè)視覺項目落地經(jīng)驗者優(yōu)先，了解工業(yè)現(xiàn)場光照、粉塵等環(huán)境對成像的影響及應(yīng)對方案。