深度学习图像算法工程师

公司简介：
超级节点是国内领先的快消品数智营销科技公司。基于“渠道数字化”、“微信/支付宝终端支付券”、“O2O平台全域运营”的数字化技术与推广服务，为快消品企业提供一流的数智营销解决方案与运营服务，帮助客户形成全链路营销数字化和智能化运营能力，构建全方位的终端数智营销服务生态，让消费品企业拥有新增长能力。
公司发展愿景：助力中国快消从传统营销迈向数智营销。
【职位描述：】
1. 负责基于深度学习的计算机视觉算法开发和优化，涉及到的领域包括但不限于：目标检测、目标跟踪、行为识别、图像分类、关键词检测、商品识别等。
2. 优化模型和算法在数据集上的表现，持续提升产品的算法落地效果
3. 负责常用工具库的封装，训练集、测试集的持续维护等
4. 负责算法开发质量保障，提升团队的算法研发质量和效率
【任职要求：】
一、基本要求：
1.本科及以上学历，计算机科学、软件工程、电子工程、自动化、应用数学、模式识别与智能系统等相关专业。
2.核心语言：精通Python语言，并熟悉NumPy,Pandas,OpenCV,Matplotlib等科学计算和可视化库；
熟悉C++语言、熟练掌握linux系统环境及基础命令；
深度学习框架PyTorch、TensorFlow/Keras等必须掌握至少一种；
能够使用框架独立完成模型的搭建、训练、验证和调试。
3.计算机视觉与深度学习基础理论：
掌握核心的深度学习模型：
卷积神经网络：深刻理解CNN的组成（卷积、池化、全连接层）和经典网络结构（如ResNet,VGG,MobileNet等）；
目标检测：熟悉至少一种主流框架，如FasterR-CNN,YOLO系列,SSD。能说出它们的区别和优缺点；
图像分割：了解语义分割（如FCN,U-Net）和实例分割（如MaskR-CNN）；
其他方向（加分）：如图像生成（GANs）、图像分类、关键点检测、目标跟踪等。
4.实践经验与项目能力
参与过至少一个完整的计算机视觉项目（课程设计、科研项目、比赛、实习均可）；
熟悉深度学习项目的基本流程：数据收集与清洗->数据标注->模型选择与搭建->模型训练与调参->模型评估与测试；
有使用公开数据集（如COCO,ImageNet,PascalVOC）的经验。
二、软技能与综合素质
1、学习能力与求知欲：AI领域技术迭代极快，需要具备快速学习新技术、新论文的能力。
2、分析问题与解决问题的能力：能够定位模型效果不佳的原因（是数据问题、模型问题、还是参数问题，并尝试解决。
3、逻辑思维与细心：需要严谨的逻辑和细致的调试、认真负责的态度。
4、团队协作与沟通能力：能够清晰地与团队成员沟通想法、进度和问题。
5、英语阅读能力：能够阅读技术文档和顶级会议（如CVPR,ICCV,ECCV）的论文，获取最新研究成果。
三、强力加分项
1、顶会论文或专利：在CVPR,ICCV,ECCV,NeurIPS等顶级会议或期刊上发表过论文。
2、相关实习经历：在有知名度的公司从事过AI/计算机视觉相关的实习。
3、工程部署经验：知道一些模型压缩（如剪枝、量化）、转换（ONNX）和部署（TensorRT,OpenVINO,NVIDIATriton）的相关概念。
4、掌握多模态技术：对视觉-语言模型（VLM）如CLIP，或其他多模态任务有初步了解。
【福利待遇：】
l 五险一金、节日福利等
l 提供舒适的办公环境
l 提供员工宿舍
l 定期组织各项娱乐、文体、旅游活动