崗位職責：
1，算法研發(fā)與優(yōu)化：
負責視頻圖像識別相關(guān)算法的研發(fā)、訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，涵蓋人臉識別、活體檢測、目標檢測、視頻事件檢測等場景。
分析算法在實際場景中的性能瓶頸（如光照、遮擋等），提出并實施優(yōu)化方案。
參與AI算法在實際業(yè)務(wù)中的落地推進與性能提升,
2，模型轉(zhuǎn)換與輕量化：
將訓(xùn)練好的模型（TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle）進行輕量化處理，并轉(zhuǎn)換為終端推理格式（如TFLite、ONNX、OM、RKNN等）。
應(yīng)用量化、剪枝、知識蒸餾等技術(shù)優(yōu)化模型，提升推理效率。
3，端側(cè)工程化部署：
編寫高質(zhì)量Python、C/C++代碼，實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)流處理與算法集成，確保系統(tǒng)穩(wěn)定與魯棒性。,
利用芯片NPU/GPU/DSP等硬件加速資源，提升模型運行效率。
4，跨團隊協(xié)作與工具建設(shè)：
與算法團隊、軟件開發(fā)團隊緊密合作，完成接口設(shè)計與聯(lián)調(diào)。
參與構(gòu)建端側(cè)自動化測試流水線，統(tǒng)計算法性能指標，推動部署流程標準化。
任職要求：
1.學(xué)歷與經(jīng)驗：計算機、自動化等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具備3年以上AI算法研發(fā)與部署經(jīng)驗。
2.算法能力：
熟練掌握TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle中至少一種深度學(xué)習(xí)框架。
深入理解CNN、RNN、LSTM等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具備獨立完成模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的能力。
具備計算機視覺項目經(jīng)驗，有大模型或工業(yè)檢測項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
3.工程能力：
精通Python、C/C++開發(fā)，具備扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)。熟悉至少一種端側(cè)推理框架。了解主流芯片架構(gòu)的加速方案與優(yōu)化手段。
綜合素養(yǎng)：具備出色的分析解決問題能力，對技術(shù)有熱情，能承受壓力，具有良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。