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一、崗位職責
1.技術戰(zhàn)略規(guī)劃
結合公司業(yè)務目標、行業(yè)發(fā)展趨勢以及市場需求，制定視覺目標檢測方向的長期與短期 AI 技術研發(fā)戰(zhàn)略。預測未來技術走向，提前布局前沿研究，確保公司在目標檢測領域的技術先進性與競爭力。例如，規(guī)劃在未來兩年內將視覺大模型技術應用于目標檢測算法優(yōu)化，以提升檢測精度與速度。
評估新技術對公司業(yè)務的潛在影響，決策是否引入及如何整合到現有技術體系中，推動公司技術體系的持續(xù)升級與創(chuàng)新。
2.團隊管理
建立完善的人才培養(yǎng)體系，通過內部培訓、技術分享、項目實踐等方式，提升團隊整體技術水平與業(yè)務能力。
管理團隊日常工作，制定工作計劃與項目進度表，監(jiān)督項目執(zhí)行情況，及時解決項目推進過程中的問題與風險，確保項目按時、高質量交付。
3.項目全流程把控
主導目標檢測 AI 項目從需求分析、方案設計、算法選型、模型訓練與優(yōu)化，到工程化部署與上線的全生命周期管理。
負責項目的工程化落地，與開發(fā)團隊協作，將訓練好的模型集成到實際業(yè)務系統中，確保系統的穩(wěn)定性、可靠性與可擴展性。協調資源，解決模型部署過程中的技術難題，如模型在嵌入式設備上的高效運行、與現有系統的兼容性等問題。
4.技術創(chuàng)新與合作
跟蹤目標檢測領域的前沿技術動態(tài)與學術研究成果，推動團隊開展技術創(chuàng)新研究，探索新算法、新架構在實際業(yè)務中的應用可能性。
積極拓展與高校、科研機構以及行業(yè)內其他企業(yè)的技術合作，參與產學研項目，引進外部先進技術與資源，促進公司技術創(chuàng)新能力的提升。例如，與高校合作開展關于小樣本目標檢測技術的聯合研究項目。
二、任職要求
1. 教育背景：計算機科學、人工智能、數學、統計學等相關專業(yè)，碩士及以上學歷優(yōu)先。扎實的專業(yè)知識基礎是理解和運用復雜 AI 技術的關鍵。
2. 工作經驗
具有 6 年以上 AI 相關工作經驗，其中至少 5 年在目標檢測方向的研發(fā)經驗，有豐富的實際項目落地經驗。深厚的行業(yè)經驗有助于快速準確地判斷技術方向與解決實際問題。
3 年以上技術團隊管理經驗，能夠有效地領導和激勵團隊，具備跨部門協作與溝通的成功經驗，熟悉團隊建設與人才培養(yǎng)流程。
3.專業(yè)技能
算法能力：精通目標檢測相關的主流算法，如 YOLO 系列、Faster R - CNN、SSD 等，深入理解其原理、優(yōu)勢與局限性，能夠根據不同業(yè)務場景選擇并優(yōu)化算法。例如，針對復雜場景下的多目標檢測任務，對 YOLOv5 算法進行改進，提升檢測效果。
熟悉深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能夠熟練使用框架進行模型開發(fā)、訓練與部署，掌握模型優(yōu)化技巧，如模型壓縮、量化、剪枝等，以提高模型在不同硬件平臺上的運行效率。
編程能力：熟練掌握 Python、C++ 等編程語言，具備良好的代碼編寫習慣與高效的問題解決能力，能夠獨立實現復雜的算法與系統功能。
數據處理能力：熟悉數據處理流程，包括數據采集、標注、清洗、增強等，掌握常用的數據處理工具和庫，如 Pandas、Numpy 等，能夠從海量數據中提取有價值的信息，為模型訓練提供高質量數據集。
工程能力：具備將算法模型工程化落地的能力，熟悉軟件開發(fā)生命周期，掌握軟件工程的基本原理與方法，了解云計算、容器化等技術在 AI 項目中的應用，能夠設計并搭建穩(wěn)定、高效的 AI 系統架構。
4.綜合素質
項目管理能力：具備優(yōu)秀的項目管理能力，熟悉項目管理流程與方法，能夠制定詳細的項目計劃，合理分配資源，有效把控項目進度、質量與風險，確保項目順利交付。例如，運用敏捷開發(fā)方法管理多個并行的目標檢測項目。
溝通協作能力：出色的溝通與協調能力，能夠與業(yè)務部門、研發(fā)團隊、管理層等不同角色進行有效的溝通與協作，理解各方需求，推動跨部門合作，共同實現公司目標。
領導力：具有較強的領導力與團隊管理能力，能夠激發(fā)團隊成員的工作熱情與創(chuàng)造力，營造積極向上的團隊文化，帶領團隊攻克技術難題，實現團隊與個人的共同成長。
學習創(chuàng)新能力：對新技術充滿熱情，具備快速學習新知識、新技能的能力，能夠緊跟行業(yè)技術發(fā)展趨勢，不斷探索創(chuàng)新，為公司引入先進的技術理念與解決方案。
問題解決能力：在面對復雜技術問題與業(yè)務挑戰(zhàn)時，能夠迅速分析問題，提出有效的解決方案，具備較強的抗壓能力與應變能力。