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一、崗位職責(zé)
1.核心算法研發(fā)與優(yōu)化：
負(fù)責(zé)研發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的商品圖像識別算法，專門針對100ml白酒瓶（可能涉及多種品牌、瓶型）進行精準(zhǔn)識別。
重點攻克“開門前”與“關(guān)門后”兩張圖片的差異比對技術(shù)，準(zhǔn)確判斷商品增減變化，并計數(shù)。
研究并解決商品被遮擋、擺放位置變化、光線變化、反光、瓶體相似等復(fù)雜場景下的識別難題。
2.模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)管理：
負(fù)責(zé)或協(xié)同數(shù)據(jù)團隊進行圖像數(shù)據(jù)的采集、清洗和標(biāo)注工作，構(gòu)建高質(zhì)量、大規(guī)模的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集。
設(shè)計模型訓(xùn)練策略，進行模型的訓(xùn)練、調(diào)參、評估和迭代優(yōu)化，持續(xù)提升模型的準(zhǔn)確率、召回率和F1-score。
3.模型部署與性能提升：
將訓(xùn)練好的模型進行輕量化、加速和封裝，使其能夠高效運行在零售柜的嵌入式設(shè)備（如Jetson Nano, RK3588等）或邊緣服務(wù)器上。
優(yōu)化算法性能，確保在有限的硬件資源下，識別速度（例如在1-3秒內(nèi)）滿足用戶無感支付的體驗要求。
4.系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與問題排查：
與嵌入式軟件工程師、后端工程師聯(lián)調(diào)，將算法模塊集成到整個零售柜控制系統(tǒng)中。
建立算法效果的線上監(jiān)控機制，分析線上識別錯誤的案例，定位問題根源，并推動算法模型的更新與修復(fù)。
5.技術(shù)調(diào)研與創(chuàng)新：
跟蹤計算機視覺和商品識別領(lǐng)域的最新學(xué)術(shù)進展和工業(yè)界方案，探索將新技術(shù)（如Transformer、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等）應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)，以提升產(chǎn)品競爭力。
二、任職要求：
1.學(xué)歷與專業(yè)：
計算機科學(xué)、人工智能、電子工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷（碩士優(yōu)先）。特別優(yōu)秀的候選人可放寬學(xué)歷要求。
2.技術(shù)基礎(chǔ)：
扎實的編程基礎(chǔ)，精通 Python。
熟練掌握至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。
3.核心專業(yè)能力：
必須項：具備扎實的計算機視覺基礎(chǔ)，深刻理解并具有目標(biāo)檢測（如 YOLO系列、Faster R-CNN）、圖像分類、實例分割 等相關(guān)項目的實踐經(jīng)驗。
加分項：
有商品識別、零售貨柜、差異比對項目的實際經(jīng)驗。這是最核心的競爭力。
熟悉模型輕量化與部署技術(shù)，如模型剪枝、量化、知識蒸餾，并有在嵌入式設(shè)備（如NVIDIA Jetson, 瑞芯微Rockchip）或移動端部署模型的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
熟悉目標(biāo)跟蹤技術(shù)，可用于輔助判斷商品的移動軌跡。
經(jīng)驗要求：
擁有2年以上計算機視覺算法研發(fā)與落地經(jīng)驗。
有從0到1完成一個完整CV項目（包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、優(yōu)化、部署上線）的全流程經(jīng)驗。
4.軟技能與素質(zhì)
強大的分析問題和解決問題能力：能夠?qū)ψR別錯誤的case進行深入分析，并提出有效的解決方案。
良好的團隊協(xié)作與溝通能力：能夠與硬件、軟件、產(chǎn)品等多個團隊高效協(xié)作，清晰表達(dá)技術(shù)方案和問題。
責(zé)任心和抗壓能力：算法直接關(guān)系到公司的營收和用戶體驗，需要有極強的責(zé)
三、福利待遇：
1. 朝九晚六，薪資待遇具體面議，根據(jù)個人能力和工作經(jīng)驗確定。
2. 完善的福利體系，包括五險、帶薪年假、節(jié)日福利、年終獎等。
3. 廣闊的職業(yè)發(fā)展空間，公司處于高速發(fā)展期，提供豐晉升機會。
4. 舒適的工作環(huán)境和積極向上的團隊氛圍，與優(yōu)秀的伙伴共同成長