视频分析算法工程师

职责包括：数据处理，算法研发辅助，模型优化与测试等方面。
(1)数据处理相关：负责图像或视频数据的采集，清洗，标注与增强，把控数据质量，保障数据集适配模型训练需求。
(2)算法研发与复现：参与图像分类，目标检测等CV核心任务的算法设计；结合业务场景改进算法。
(3)模型训练与调优：基于PyTorch等框架完成模型搭建，训练与评估，开展消融实验；针对不同场景调整模型参数，或优化多任务联合训练模型，提升算法的准确率与鲁棒性。
(4)模型优化与部署辅助：协助做模型轻量化工作，比如通过剪枝，蒸馏等技术压缩模型；配合完成模型转ONNX格式，借助TensorRT等工具做推理加速，助力模型在边缘设备落地。
(5)测试与文档撰写：验证算法在光照变化，遮挡等复杂场景下的稳定性，做好测试记录与问题总结；撰写设计文档等相关材料。
(6)团队协作与技术支持：参与团队技术讨论和需求分析；配合研发，产品团队，为算法落地提供基础技术支持。
(7)完成领导交办的其他工作。
学历与专业
(1)统招硕士/博士研究生在读。人工智能，模式识别等相关专业。
(2)核心技术要求
编程语言：熟练掌握Python，了解C++优先；
工具与框架：熟悉OpenCV基础用法(图像/视频读写，预处理)，至少掌握一种深度学习框架(PyTorch 或TensorFlow);
算法基础：了解目标检测核心概念，熟悉YOLO系列(v5/v8优先),DeepSORT等视频分析相关算法的基本原理；
数据处理：会使用NumPy,Pandas进行数据预处理，了解图像标注工具(Labellmg, LabelMe)优先。
有视频分析相关实践经验者优先(如课程设计，个人项目中涉及目标检测，视频帧处理，简单行为分析等);
具备基础英文阅读能力，能读懂技术文档或简单论文；
逻辑思维清晰，具备良好的问题解决能力，团队协作意识，对视频分析领域有热情，学习能力强。