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崗位職責： 1. 負責交通場景下計算機視覺算法的研發(fā)、優(yōu)化與迭代，重點包括但不限于：車輛/行人檢測、跟蹤、軌跡分析、交通事件（如擁堵、事故、違章停車、異常逆行、行人闖入等）的智能識別與報警。 2.針對交通場景的特殊性（如光照變化、天氣影響、小目標、遮擋等），研究和應用先進的深度學習模型（如YOLO、Faster R-CNN、Transformer等），持續(xù)提升模型的準確性、魯棒性和實時性。 3.負責海量交通視頻數(shù)據(jù)的采集、清洗、標注和管理工作；構建高質量的領域數(shù)據(jù)集，并通過數(shù)據(jù)挖掘和分析驅動模型性能提升。 4.將算法模型部署到實際生產環(huán)境（如邊緣計算設備、GPU服務器等），并進行性能優(yōu)化，確保系統(tǒng)滿足低延遲、高并發(fā)的業(yè)務需求。 5. 與前后端開發(fā)團隊協(xié)作，完成視覺算法的集成、系統(tǒng)聯(lián)調和上線，撰寫相關技術文檔，并負責算法模塊的長期維護與效果評估。 任職要求： 1.計算機科學、人工智能、電子工程、自動化等相關專業(yè)，本科及以上學歷。 2.熟練掌握Python編程語言，具備良好的編程習慣和代碼調試能力。 3.精通至少一種主流深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle）。 4.扎實的計算機視覺基礎，深入理解目標檢測、目標跟蹤、圖像分類、語義分割等領域的經典算法。 5. 具備1-3年以上計算機視覺算法研發(fā)經驗，有基于視頻的安防、交通、自動駕駛等相關領域項目經驗者優(yōu)先。 6.具備優(yōu)秀的分析問題和解決問題的能力，能夠針對復雜的交通場景挑戰(zhàn)，提出有效的技術解決方案。 7. 良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能與不同職能的同事高效合作。 優(yōu)先考慮條件： 1.有交通事件檢測、智慧交通、車輛重識別、行為分析等實際項目經驗者優(yōu)先。 2.熟悉模型壓縮、剪枝、量化等優(yōu)化技術，有TensorRT、OpenVINO等邊緣端部署經驗者優(yōu)先。 3.熟悉多目標跟蹤（MOT）算法（如DeepSORT, ByteTrack等）或視頻理解相關技術。 4.在CVPR、ICCV、ECCV等高端會議或期刊上發(fā)表過論文，或在Kaggle、天池等知名競賽中取得優(yōu)異成績者。