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崗位內(nèi)容：
一、核心職責
1.算法研發(fā)與優(yōu)化
?負責圖像分類、語義分割、目標檢測、實例分割等計算機視覺算法的研發(fā)與性能調(diào)優(yōu)，支持安防監(jiān)控、工業(yè)檢測等場景落地。
?基于深度學習框架（PyTorch/PaddlePaddle）實現(xiàn)算法原型，優(yōu)化模型精度、速度和資源占用（如參數(shù)量、FLOPs）。
?針對NVIDIA Jetson系列硬件（如Jetson AGX Orin、TX2）以及其他邊緣計算和服務器硬件設備進行模型部署優(yōu)化，包括量化、剪枝、TensorRT加速等。
2.工程化落地
?開發(fā)跨平臺（Linux/Windows）的C++推理引擎，集成模型推理、后處理邏輯和性能分析工具。
?設計并實現(xiàn)高并發(fā)視覺處理流水線，結合多線程/異步編程優(yōu)化端到端延遲。
?使用Qt框架開發(fā)算法效果Demo，便于調(diào)試算法和像客戶快速提供能力展示。
3.數(shù)據(jù)與系統(tǒng)維護
?構建和管理大規(guī)模視覺數(shù)據(jù)集，設計數(shù)據(jù)增強策略和自動化標注流程。
?確保算法在嵌入式設備上的穩(wěn)定運行和版本迭代。
?編寫和維護技術文檔。
二、技能要求
1.深度學習與數(shù)學基礎
?精通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、Transformer架構及其變體（如Swin Transformer、ViT）。
?熟悉損失函數(shù)設計、優(yōu)化器選擇（如AdamW、SGD+Momentum）和學習率調(diào)度策略。
?理解模型壓縮技術（知識蒸餾、稀疏訓練）和硬件加速原理（CUDA、OpenVINO）。
2.框架與工具鏈
?熟練使用PyTorch或PaddlePaddle進行模型訓練，掌握分布式訓練（DDP）和混合精度訓練。
?深入理解Ultralytics YOLO系列（YOLOv5/v8/v11）、MMDetection等開源項目，能快速復現(xiàn)和改進算法。
?熟練使用OpenCV進行圖像預處理和后處理，熟悉DALI、Albumentations等數(shù)據(jù)加載庫。
3.硬件與部署
?有NVIDIA Jetson系列開發(fā)經(jīng)驗，熟悉Jetson開發(fā)環(huán)境和CUDA Toolkit，掌握TensorRT模型轉換與優(yōu)化，能編寫自定義CUDA內(nèi)核加速關鍵算子。
?了解ARM架構（如RK3588、 Xavier NX）和異構計算（CPU+GPU+NPU）部署方案。
4.編程與開發(fā)
?掌握精通C++11/14/17/20，熟悉多線程編程（std::thread、OpenMP）和內(nèi)存管理優(yōu)化。
?掌握Python高級特性（如裝飾器、生成器）和科學計算庫（NumPy、SciPy）。
?熟悉Linux系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境（Bash腳本、GCC/G++編譯、GDB調(diào)試）。
5.系統(tǒng)設計
?能設計模塊化、可擴展的算法框架，支持熱更新和動態(tài)加載模型。
?理解實時系統(tǒng)時序約束，具備性能瓶頸分析和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗（如perf、NVTX）。
三、加分項
?熟悉視覺大模型（CLIP，SAM，DINO等）和視覺語言大模型（VLM）。
?有安防監(jiān)控、工業(yè)缺陷檢測、OCR視覺項目經(jīng)驗。
?獲得相關職業(yè)技能認證書。
?發(fā)表過高水平專業(yè)論文，或參與過Kaggle/天池等競賽并獲獎。
?維護過開源視覺項目（如貢獻代碼、撰寫文檔）。
?熟悉Web開發(fā)（Flask/Django）或移動端開發(fā)（Android NDK），能構建完整產(chǎn)品原型。
?了解Docker容器化和Kubernetes集群管理。
四、軟性要求
1.問題解決能力
?能通過日志分析、可視化工具（如TensorBoard、W&B）快速定位模型訓練或部署問題。
?具備硬件選型經(jīng)驗（如攝像頭、傳感器），能評估性能與成本的平衡。
2.溝通與協(xié)作
?能編寫清晰的技術文檔，向非技術人員解釋算法原理和限制。
?適應敏捷開發(fā)流程，與硬件、測試團隊緊密配合推動項目落地。
3.學習與創(chuàng)新
?關注前沿論文（如arXiv、Papers With Code）和行業(yè)動態(tài)（如GTC大會新技術）。
?主動探索新技術在業(yè)務場景中的可行性（如擴散模型生成數(shù)據(jù)、NeRF重建3D場景）。