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崗位要求： 1.計算機視覺關鍵算法研發(fā)，包括物體檢測、識別，精細物體分類，多目標跟蹤算法等核心 算法研發(fā)； 2.利用模式識別/機器訓練實現(xiàn)復雜場景不同目標的特征提取、識別； 3深度學習相關模型網(wǎng)絡設計及AI相關分布式計算框架的搭建和性能優(yōu)化； 4.為提高AI識別效率和準確度，對視頻進行抖動矯正、畸變矯正等預處理的算法技術研發(fā)； 4.確保所負責的功能模塊能夠達到產(chǎn)品要求的質量標準； 5.能承受較大工作壓力，較強的組織協(xié)調能力及溝通能力。 任職要求： 重點：做過C++高性能部署、算法設計、應用開發(fā)、網(wǎng)絡優(yōu)化 1.碩士及以上學歷，深度學習、計算機視覺識別、模式識別等相關專業(yè)； 2.熟練掌握計算機視覺和深度學習相關的理論知識和實踐技能； （1）數(shù)學基礎 - 線性代數(shù)：矩陣運算、特征值分解、奇異值分解（SVD）等。 - 概率論與統(tǒng)計：貝葉斯定理、概率分布、期望與方差、假設檢驗等。 - 微積分：梯度、偏導數(shù)、鏈式法則、優(yōu)化問題（如梯度下降）。 - 優(yōu)化理論：凸優(yōu)化、拉格朗日乘數(shù)法、KKT條件等。 （2）機器學習基礎 - 熟悉經(jīng)典機器學習算法：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、SVM、KNN、聚類算法（K-Means、DBSCAN）等。 - 理解模型評估指標：準確率、精確率、召回率、F1分數(shù)、AUC-ROC等。 （3）深度學習基礎 - 熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN/LSTM）、FastRCNN、Transformer等。 - 理解常見的優(yōu)化算法：YOLO、Deepsort、Strongsort、FaceNet、LPRNet 等。 - 掌握正則化技術：Dropout、Batch Normalization、L1/L2正則化等。 （4）編程能力 - 熟練掌握編程語言：Python、C++等。 - 熟悉常用深度學習框架：TensorFlow、PyTorch、TensorRT等。 - 熟悉數(shù)據(jù)處理工具：NumPy、Pandas、Scikit-learn等 3.熟悉linux操作系統(tǒng)，做過在嵌入式\ARM、服務器上部署