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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)基于YOLOv系列算法的計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化，包括目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等任務(wù)。 2. 深入研究和實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化模型性能，提升推理速度和準(zhǔn)確性。 3. 參與人臉識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，包括人臉檢測(cè)、特征提取、識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化。 4. 探索和應(yīng)用大模型技術(shù)，結(jié)合C++進(jìn)行高效的模型部署和推理。 5. 與團(tuán)隊(duì)合作，完成相關(guān)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)任務(wù)，包括需求分析、設(shè)計(jì)、編碼、測(cè)試和文檔撰寫(xiě)。 6. 持續(xù)關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新技術(shù)動(dòng)態(tài)，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。 任職要求： 1. 教育背景： - 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、電子工程或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2. 技術(shù)技能： - C++開(kāi)發(fā)能力： - 精通C++語(yǔ)言，具備5年以上C++開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉STL、Boost等常用庫(kù)。 - 熟練掌握多線程編程、內(nèi)存管理、性能優(yōu)化等技術(shù)。 - 熟悉Linux/Windows開(kāi)發(fā)環(huán)境，熟練使用Visual Studio、GCC等開(kāi)發(fā)工具。 - 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： - 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch），能夠獨(dú)立設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 - 熟練掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等常見(jiàn)架構(gòu)，了解Transformer架構(gòu)。 - 熟悉YOLOv系列算法（如YOLOv5、YOLOv8，yolov10），有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 - 人臉識(shí)別技術(shù)： - 熟悉人臉識(shí)別的全流程，包括人臉檢測(cè)、特征提取、識(shí)別算法等。 - 有使用OpenCV、Dlib等計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)的經(jīng)驗(yàn)。 - 了解人臉識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)和優(yōu)化方法，如活體檢測(cè)、特征融合等。 - 大模型應(yīng)用： - 了解大模型的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 - 有大模型微調(diào)、部署或推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 - 其他技能： - 熟悉CUDA編程和GPU加速技術(shù)者優(yōu)先。 - 熟悉CMake、Git等工具，具備良好的代碼管理能力。 3. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)： - 具備至少2個(gè)以上基于深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有計(jì)算機(jī)視覺(jué)或自然語(yǔ)言處理相關(guān)項(xiàng)目者優(yōu)先。 - 有在實(shí)際產(chǎn)品中應(yīng)用YOLOv算法或人臉識(shí)別技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 4. 綜合素質(zhì)： - 具備良好的邏輯思維能力和問(wèn)題解決能力，能夠獨(dú)立分析和解決技術(shù)難題。 - 具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握新技術(shù)和新工具。 - 具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力，能夠與不同背景的人員協(xié)作。 - 英語(yǔ)四級(jí)及以上，能夠閱讀和理解英文技術(shù)文檔。 加分項(xiàng)： - 在人工智能領(lǐng)域有相關(guān)論文發(fā)表或?qū)＠暾?qǐng)。 - 參與過(guò)開(kāi)源項(xiàng)目，有GitHub項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 - 熟悉嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，有在邊緣設(shè)備上部署深度學(xué)習(xí)模型的經(jīng)驗(yàn)。