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崗位職責(zé):
1、核心算法開(kāi)發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)無(wú)人車（機(jī)器人）監(jiān)控視頻流的實(shí)時(shí)智能分析算法開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和優(yōu)化。基于YOLO等目標(biāo)檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)人、車、物體、異常行為（如入侵、聚集、煙火等）的高精度、低延時(shí)識(shí)別。
2、多模態(tài)AI系統(tǒng)架構(gòu)：負(fù)責(zé)將云端大型模型（如QWEN2.5V等多模態(tài)模型）的API調(diào)用或輕量化部署集成到業(yè)務(wù)流程中，提升復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別準(zhǔn)確率和風(fēng)險(xiǎn)理解能力。
3、邊緣計(jì)算部署與加速：負(fù)責(zé)將深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練并部署到邊緣計(jì)算設(shè)備上，并利用TensorRT、OpenVINO等工具進(jìn)行模型量化、剪枝和加速，以滿足實(shí)時(shí)性要求。
4、數(shù)據(jù)處理與迭代閉環(huán)：構(gòu)建和維護(hù)數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、評(píng)估驗(yàn)證和模型更新的完整Pipeline。處理和分析實(shí)際場(chǎng)景數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化模型性能，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法迭代閉環(huán)。
5、技術(shù)攻關(guān)與落地：解決AI模型在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中遇到的光照、天氣、遮擋、低分辨率等挑戰(zhàn)，確保技術(shù)方案穩(wěn)定、可靠地產(chǎn)品化。
任職要求:
1、精通Python編程語(yǔ)言，具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和良好的軟件工程習(xí)慣。
2、熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow中的至少一種），有豐富的模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
3、精通計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)，熟練掌握OpenCV等庫(kù)。
4、具備邊緣計(jì)算經(jīng)驗(yàn)，熟悉至少一種邊緣設(shè)備的開(kāi)發(fā)、部署和優(yōu)化流程，熟悉TensorRT等推理加速工具。
5、使用大型語(yǔ)言模型（LLM）或多模態(tài)大模型（如通過(guò)API調(diào)用）解決實(shí)際問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6、熟悉視頻流處理技術(shù)（如RTSP, GStreamer等）者優(yōu)先。