1、负责基于YOLO算法的计算机视觉项目全流程开发（涵盖数据集标注规范制定、标注质量把控、模型训练方案设计、训练过程监控及模型性能优化），确保模型在目标检测、识别、分割等任务中满足实际业务精度与速度要求。
2、负责图像算法在实际项目中的部署适配与问题排查，与研发团队协作，解决算法落地过程中出现的性能瓶颈、兼容性等问题，保障算法稳定运行。​
3、跟踪计算机视觉领域（尤其是目标检测、目标追踪方向）的前沿技术与研究成果，推动团队技术能力提升。​

任职要求：

1、35岁以下，本科及以上学历，本科及以上学历，人工智能、图像处理、计算机科学等相关专业，需具备3年以上视觉算法研发经验。
2、熟练掌握YOLO系列算法（YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11），具备从数据集标注（如高空小目标、运动模糊图像标注）、模型训练、性能优化到部署落地的全流程实战经验，能独立解决训练过程中出现的过拟合、小目标漏检、精度不足、推理速度慢等问题，有模型压缩（剪枝/量化）经验优先。
3、熟练掌握OpenCV，能独立实现图像去噪、畸变校正、特征提取（SIFT/ORB）等算法，并有性能优化案例（如GPU加速、指令集优化）。
4、熟练使用Python编程语言，精通OpenCV、PIL等图像处理库，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，能熟练运用框架进行模型构建、训练与调试。
5、了解常用的图像预处理、特征提取算法（如直方图均衡化、边缘检测、卷积神经网络等），具备一定的图像算法优化能力，能结合业务场景对算法进行改进。
6、具备边缘计算盒子硬件设备算法全流程适配能力，熟悉主流边缘计算盒子硬件架构（如瑞芯微RK3588/RK3599等），能独立完成视觉算法（如YOLO系列模型）在边缘设备上的全流程适配，包括算法移植、硬件加速部署、性能与功耗平衡调优，以及部署后的稳定性测试与问题排查；能针对性解决边缘场景下的典型问题（如设备驱动适配、算子不兼容、内存溢出、推理延迟超标等）。
7、具备良好的问题分析与解决能力，能快速定位算法开发或部署过程中的问题，并提出有效的解决方案；具备良好的沟通协作能力，能与团队高效配合完成项目任务。

能力素质要求：

1、具备高度的保密安全意识；
2、具有较强的分析研究能力；
3、具备良好的语言表达能力；
4、具备良好的团队合作能力；
5、具备良好的逻辑思维和分析解决问题能力；
6、具有良好的应急处理和解决复杂项目问题的能力。