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崗位職責： 1. 業(yè)務定義：把商業(yè)問題翻譯成可量化的視覺算法問題，輸出技術路線、數(shù)據(jù)方案、評價指標、上線標準。 2. 算法研發(fā)：端到端設計、訓練、調優(yōu)、部署 CV/多模態(tài)大模型，涵蓋檢測、分割、識別、追蹤、生成、3D、視頻理解、OCR、NERF、Diffusion、VL 等全棧方向。 3. 數(shù)據(jù)閉環(huán)：搭建“采標—訓練—評測—回流—自監(jiān)督”一體化系統(tǒng)，讓數(shù)據(jù)成為持續(xù)增長引擎。 4. 性能優(yōu)化：在精度、速度、功耗、內存、成本之間做最優(yōu)權衡，推動算法在端邊云全場景落地；主導模型蒸餾、量化、剪枝、NAS、框架級算子重寫。 5. 前沿預研：跟蹤 CVPR/ICCV/NeurIPS/ICLR/3DV 等頂會，每半年輸出≥1 篇專利或論文，并轉化為業(yè)務護城河。 6. 團隊管理：負責團隊培訓、任務分解與進度跟蹤，營造共享知識、共擔責任、共享成果的合作氛圍，打造一支有戰(zhàn)斗力的AI團隊。 任職要求： 1. 8 年以上計算機視覺研發(fā)經(jīng)驗，主導過日活千萬級或營收過億級的視覺相關項目，并作為核心算法負責人解決過重大技術難題，具備從0到1的完整項目落地經(jīng)驗。 2. 精通 Python 和 C ，具備高性能的代碼編寫和系統(tǒng)設計能力，并能夠使用 CUDA 進行核心算子的開發(fā)和優(yōu)化，以極致提升算法效率。 3. 深入掌握 PyTorch 框架和生態(tài)，精通 TensorRT 及 ONNX 模型轉換與部署的全流程，熟悉模型量化、剪枝等優(yōu)化技術，并有基于 MindSpore 或其他國產(chǎn)框架的開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。 4. 對現(xiàn)代計算機視覺核心架構有深刻理解，包括但不限于 CNN、Transformer、Diffusion Model、NeRF 及 3D Gaussian Splatting，不僅限于理論推導，更能手寫其核心算子并進行定制化改進與優(yōu)化。 5. 在目標檢測領域具備專家級能力，對 YOLO 系列架構（如 v3, v5, v7, v8, v9, YOLOX）的演進、細節(jié)實現(xiàn)和實戰(zhàn)調優(yōu)有極其豐富的經(jīng)驗，能夠針對特定場景進行模型深度定制與迭代。 6. 精通多目標追蹤（MOT）技術，熟練掌握并應用過 SORT、DeepSORT、ByteTrack、OC-SORT、BoT-SORT 等主流算法，擁有處理復雜場景（如嚴重遮擋、快速運動、目標形變）下追蹤問題的成功經(jīng)驗。 7. 熟悉主流芯片平臺（NVIDIA、高通、海思、蘋果 NPU、ARM GPU）的底層推理特性與性能瓶頸，具備豐富的模型在不同硬件平臺上的部署、調試和性能優(yōu)化經(jīng)驗。 8. 擁有大規(guī)模數(shù)據(jù)并行訓練的實際項目經(jīng)驗，能夠熟練運用 DeepSpeed、FSDP 或 Horovod 等分布式訓練框架解決訓練過程中的穩(wěn)定性、收斂性和擴展性問題。 9. 具備流暢的英文論文閱讀和復現(xiàn)能力，能快速跟進 CVPR、ICCV、ECCV 等頂級會議的最新研究成果，并具備將論文算法進行復現(xiàn)、迭代并應用于業(yè)務實現(xiàn)二次創(chuàng)新的能力。 10. 具備較好的團隊管理能力，具備高效溝通能力、自我驅動力強，對于技術有強烈的探索欲望；