机器视觉算法工程师

该职位来源于猎聘 岗位职责： 1、跟踪计算机视觉、深度学习领域前沿技术，开展视觉算法的研究、迭代优化与落地应用，持续推进视觉智能化技术升级与创新落地。 2、负责计算机视觉领域核心技术攻关，围绕图像、视频智能分析开展技术调研、方案论证、可行性分析，独立完成各类技术方案、研发文档的撰写工作。 3、结合智能化研发需求，负责视觉算法选型、模型框架搭建、参数调优、性能迭代，解决算法研发、落地适配过程中的各类工程问题，保障算法性能与落地效果。 4、负责图像、视频类业务数据的处理工作，完成数据清洗、筛选、标注、数据集构建与迭代优化，开展视觉AI模型的训练、验证、评估与升级迭代。 5、研发并优化核心深度视觉算法，涵盖目标检测、图像分割、图像分类、缺陷识别、特征提取、异常分析等主流计算机视觉核心技术，适配各类智能化视觉应用场景。 6、负责算法落地适配、性能优化与问题复盘，撰写完整的算法设计、开发、测试文档，为项目落地、业务运维提供持续的技术支持。 7、跟进计算机视觉、深度学习前沿技术动态，结合技术研发痛点完成算法创新与适配改造，持续提升视觉模型的准确率、召回率、稳定性与泛化能力。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、模式识别、人工智能、统计学、应用数学等相关专业。 2、具备扎实的计算机视觉、深度学习、机器学习、模式识别理论基础，拥有完整的视觉算法研发、模型调优、项目落地实战经验。 3、熟练掌握主流深度视觉网络模型，精通CNN、ResNet、YOLO、Faster R-CNN、SegNet等检测、分割、分类经典模型，了解视觉Transformer等前沿模型者优先。 4、熟练使用至少一种主流深度学习开发框架（PyTorch/TensorFlow/Caffe），具备独立完成模型训练、调优、部署适配的完整项目经验。 5、熟练掌握Python编程语言，熟悉OpenCV等主流图像处理工具库，了解C++、Linux开发环境，具备扎实的代码编写与调试能力。 6、熟悉常用机器学习、统计学习算法，掌握数据预处理、模型评估、过拟合优化等核心技术，能够针对业务场景完成算法适配与优化。 7、具备优秀的文献检索与算法复现能力，能够跟进顶会前沿视觉技术，结合业务需求完成算法创新落地；拥有较强的逻辑思维、创新能力和问题攻坚能力。 8、工作严谨负责，具备良好的团队协作能力与沟通能力，有强烈的算法研发兴趣，能够承受项目研发压力。