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1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)關(guān)鍵算法研發(fā)，包括物體檢測(cè)、識(shí)別，精細(xì)物體分類，多目標(biāo)跟蹤算法等核心
算法研發(fā)；
2.利用模式識(shí)別/機(jī)器訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景不同目標(biāo)的特征提取、識(shí)別；
3深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及AI相關(guān)分布式計(jì)算框架的搭建和性能優(yōu)化；
4.為提高AI識(shí)別效率和準(zhǔn)確度，對(duì)視頻進(jìn)行抖動(dòng)矯正、畸變矯正等預(yù)處理的算法技術(shù)研發(fā)；
4.確保所負(fù)責(zé)的功能模塊能夠達(dá)到產(chǎn)品要求的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)；
5.能承受較大工作壓力，較強(qiáng)的組織協(xié)調(diào)能力及溝通能力。
任職要求：
重點(diǎn)：做過(guò)C++高性能部署、算法設(shè)計(jì)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
1.碩士及以上學(xué)歷，深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別、模式識(shí)別等相關(guān)專業(yè)；
2.熟練掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)和實(shí)踐技能；
（1）數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
- 線性代數(shù)：矩陣運(yùn)算、特征值分解、奇異值分解（SVD）等。
- 概率論與統(tǒng)計(jì)：貝葉斯定理、概率分布、期望與方差、假設(shè)檢驗(yàn)等。
- 微積分：梯度、偏導(dǎo)數(shù)、鏈?zhǔn)椒▌t、優(yōu)化問(wèn)題（如梯度下降）。
- 優(yōu)化理論：凸優(yōu)化、拉格朗日乘數(shù)法、KKT條件等。
（2）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
- 熟悉經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、SVM、KNN、聚類算法（K-Means、DBSCAN）等。
- 理解模型評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC-ROC等。
（3）深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
- 熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN/LSTM）、FastRCNN、Transformer等。
- 理解常見(jiàn)的優(yōu)化算法：YOLO、Deepsort、Strongsort、FaceNet、LPRNet
等。
- 掌握正則化技術(shù)：Dropout、Batch Normalization、L1/L2正則化等。
（4）編程能力
- 熟練掌握編程語(yǔ)言：Python、C++等。
- 熟悉常用深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、PyTorch、TensorRT等。
- 熟悉數(shù)據(jù)處理工具：NumPy、Pandas、Scikit-learn等
3.熟悉linux操作系統(tǒng)，做過(guò)在嵌入式\ARM、服務(wù)器上部署