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崗位職責
- 視頻算法全流程處理：負責視頻數(shù)據(jù)預處理（如去噪、分辨率適配、格式轉換等）、特征提取及算法選型，支撐 2D 轉 3D 視頻、視頻自動剪輯等核心項目落地
- 2D 轉 3D 模型研發(fā)與訓練：主導 AI 大模型在實時 / 低延遲 2D 視頻轉 3D 視頻場景的應用，包括模型設計、數(shù)據(jù)標注方案制定、訓練調(diào)優(yōu)、效果迭代，確保 3D 視頻的立體感、清晰度及延遲滿足業(yè)務需求
- 視頻自動剪輯模型研發(fā)：負責視頻內(nèi)廣告自動識別與剔除模型的訓練優(yōu)化，構建廣告檢測算法（如基于畫面特征、音頻特征、時序特征的多模態(tài)檢測），設計自動化剪輯邏輯，保障視頻內(nèi)容連貫性與完整性
- 技術方案制定與落地：
- 結合業(yè)務需求，制定視頻 AI 解決方案的技術架構，輸出可行性方案文檔
- 推動模型從研發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境的部署，解決落地過程中的工程化問題（如性能優(yōu)化、兼容性適配）
- 模型性能優(yōu)化與運維：
- 針對 2D 轉 3D 的實時性 / 低延遲需求、自動剪輯的精準度需求，持續(xù)優(yōu)化模型推理速度、資源占用率
- 負責線上模型的監(jiān)控、故障排查及迭代升級，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行
- 質(zhì)量評估與標準建立：建立 2D 轉 3D 視頻效果（如深度感、視覺舒適度）、廣告剔除準確率 / 召回率、剪輯流暢度等核心指標的評估體系，制定質(zhì)量驗收標準，定期輸出效果分析報告
- 跨團隊協(xié)作與技術沉淀：
- 協(xié)同產(chǎn)品、工程、測試等團隊推進項目進度，同步技術進展與風險
- 沉淀視頻 AI 算法研發(fā)、模型訓練、工程化落地的技術經(jīng)驗，輸出技術文檔
任職要求
基本要求
- 學歷與專業(yè)：本科及以上學歷，計算機科學與技術、電子信息工程、人工智能、機器學習、計算機視覺等相關專業(yè)
- 工作經(jīng)驗：3-5 年及以上 AI 算法研發(fā)經(jīng)驗，有視頻處理（2D 轉 3D、視頻剪輯、廣告檢測等）相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先；資深崗位需具備大型 AI 項目落地經(jīng)驗
核心技能
- 算法基礎：精通深度學習、計算機視覺核心算法（如 CNN、Transformer、目標檢測、語義分割、視頻時序建模等），熟悉 2D 轉 3D 相關技術（如深度估計、立體匹配、視差渲染）及視頻剪輯相關算法（如鏡頭分割、場景識別）
- 模型開發(fā)能力：熟練使用 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架，具備獨立完成 AI 模型設計、訓練、調(diào)優(yōu)的能力；有大模型在視頻領域微調(diào)、部署經(jīng)驗者優(yōu)先
- 視頻處理技術：熟悉 FFmpeg、OpenCV 等視頻處理工具，掌握視頻編解碼、幀處理、音頻與視頻同步等技術，能解決視頻流處理中的延遲、卡頓等問題
- 工程化能力：具備扎實的 Python/C++ 編程基礎，熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，了解模型部署工具（如 TensorRT、ONNX Runtime、TorchServe），能完成模型工程化落地與性能優(yōu)化
- 大模型應用經(jīng)驗：了解主流 AI 大模型（如視覺大模型、多模態(tài)大模型）的特性與應用場景，有基于大模型解決視頻領域復雜問題經(jīng)驗者優(yōu)先
加分項
- 有實時視頻處理、低延遲模型部署相關項目經(jīng)驗
- 有電視媒體、視頻平臺相關 AI 解決方案落地經(jīng)驗