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1、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開發(fā)、優(yōu)化和部署基于 YOLO 系列模型的核心算法及應(yīng)用。
2、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的物體動(dòng)態(tài)識(shí)別功能，重點(diǎn)聚焦于動(dòng)物運(yùn)動(dòng)活躍度分析、表情識(shí)別等高級(jí)視覺任務(wù)。

任職要求：

1、精通計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)理論，包括但不限于：圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤（MOT）、行為識(shí)別、姿態(tài)估計(jì)、表情識(shí)別等。
2、深入理解深度學(xué)習(xí)原理，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、Transformer 等主流架構(gòu)。
3、熟練掌握 YOLO (v3, v4, v5, v7, v8, v9 等) 系列模型的架構(gòu)、原理、訓(xùn)練技巧及優(yōu)化方法。
4、擁有使用 YOLO 模型進(jìn)行**目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤**的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)到部署的全流程。
5、精通基于視頻流的多目標(biāo)跟蹤 (MOT)技術(shù)（如 DeepSORT, ByteTrack, BoT-SORT 等），并能將其與 YOLO 檢測(cè)器有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物體（特別是動(dòng)物）的持續(xù)、穩(wěn)定跟蹤。
6、具備從跟蹤軌跡中提取和分析運(yùn)動(dòng)特征（速度、加速度、運(yùn)動(dòng)方向、活動(dòng)范圍、運(yùn)動(dòng)模式）的能力，定義和量化“活躍度”指標(biāo)。
7、熟悉面部檢測(cè)與關(guān)鍵點(diǎn)定位技術(shù)（如 MediaPipe, Dlib, 或基于 CNN 的方法），并具備將表情識(shí)別模型（FER, AffectNet 等數(shù)據(jù)集常用模型）或算法集成到 YOLO 流程中，或利用 YOLO 檢測(cè)動(dòng)物面部后再進(jìn)行表情分析的經(jīng)驗(yàn)。對(duì)動(dòng)物面部結(jié)構(gòu)和表情特征有了解者優(yōu)先。
8、掌握 YOLO 模型在不同平臺(tái)（服務(wù)器、邊緣設(shè)備如 Jetson, Raspberry Pi）上的**部署和優(yōu)化**技巧（TensorRT, ONNX, OpenVINO, NCNN, TFLite 等）。
9、具備處理大規(guī)模圖像/視頻數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗(yàn)，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注（熟悉常用標(biāo)注工具）、增強(qiáng)（特別是針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景和動(dòng)物數(shù)據(jù)）和管理。
10、精通模型訓(xùn)練技巧：超參數(shù)調(diào)優(yōu)、損失函數(shù)設(shè)計(jì)、防止過擬合（正則化、Dropout）、學(xué)習(xí)率策略等。
11、掌握模型壓縮、量化、剪枝等模型優(yōu)化技術(shù)，以提升在資源受限設(shè)備上的性能。
12、精通 Python 編程語言。
13、熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch(必需)，熟悉 TensorFlow/Keras 者加分。
14、熟練使用 OpenCV 等計(jì)算機(jī)視覺庫。
15、熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境。
16、具備良好的代碼規(guī)范、版本控制（Git）和工程化能力。