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1. 參與公司內(nèi)部軟件項(xiàng)目研發(fā) 2. 根據(jù)項(xiàng)目開發(fā)進(jìn)度和任務(wù)分配，設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法，開發(fā)相應(yīng)的軟件模塊 3. 解決開發(fā)遇到的技術(shù)難點(diǎn) 基礎(chǔ)要求 1. 計(jì)算機(jī)、電子/微電子、數(shù)學(xué)、物理、或機(jī)械工程相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2. 熟悉ai相關(guān)原理，具有一定編程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 3. 良好的代碼風(fēng)格和技術(shù)文檔習(xí)慣 4. 積極主動(dòng)，責(zé)任感強(qiáng)，具備優(yōu)秀的分析和解決問題的能力，團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力強(qiáng) 技術(shù)要求 1.計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)，了解基本的圖像處理操作，如圖像濾波、邊緣檢測、霍夫變換等。 2. 理解圖像的表示方法（如 RGB、灰度圖）及其在計(jì)算中的處理方式。 3. 熟悉特征提取：熟悉傳統(tǒng)特征提取方法（如 SIFT、HOG）以及現(xiàn)代方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提?。?。 5. 熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等。 6. 學(xué)習(xí)如何進(jìn)行模型性能評估，包括混淆矩陣、準(zhǔn)確率、精度、召回率等指標(biāo) 7. 熟悉常用的深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras等，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8. 精通常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，如圖，樹，鏈表，熟悉圖像處理及視頻處理算法，熟悉opencv等操作 優(yōu)先考慮（滿足以下任一條件） 1. 精通Linux系統(tǒng)，將模型從開發(fā)環(huán)境遷移到生產(chǎn)環(huán)境的方法，包括容器化（如 Docker）和 API 構(gòu)建（如 Flask、FastAPI 2. 熟悉三維幾何拓?fù)渲R；熟悉計(jì)算機(jī)圖像及視頻預(yù)處理 3. 具備軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Qt等開發(fā)工具