职位描述
图像算法机器学习多模态算法机器视觉自然语言处理PyTorchOpenCVPythonJava人工智能
(准国企,招26届应届生,要求毕业前可参加岗前培训和实习)定位:核心算法研发——支撑交通事件监测、道路病害检测及多智能体平台和数据算法支撑。
一、岗位职责
硬性要求
说明
学历
计算机、自动化、电子工程、数学等 硕士及以上(本科优秀者可放宽)
编程
精通 Python(SciPy/NumPy/PyTorch),熟悉 C++ / CUDA 加分
机器学习
扎实的 ML / CV / DL 理论,独立完成过 ≥1 个完整算法产品化项目
框架
熟练使用 PyTorch / TensorFlow,了解 ONNX / TensorRT
工程
熟悉 GitFlow、代码审核、单元/集成测试;能编写可维护、高性能代码
沟通协作
具备需求拆解、文档撰写、跨团队沟通与 mentoring 能力
加分项
一、岗位职责
- 算法研发与落地
- 负责交通场景下目标检测、事件识别、路面病害检测等核心算法的设计、训练与优化
- 主导多模态/多智能体任务的算法拆解、上下文管理(RAG、MCP 等)与推理加速
- 负责交通场景下目标检测、事件识别、路面病害检测等核心算法的设计、训练与优化
- 模型性能提升
- 针对复杂光照、阴影、雨雪等真实道路环境,持续优化检测精度、鲁棒性与推理速度
- 引入剪枝、量化、蒸馏等手段完成模型轻量化与部署
- 针对复杂光照、阴影、雨雪等真实道路环境,持续优化检测精度、鲁棒性与推理速度
- 数据流与评估体系
- 设计数据标注规范、自动化数据清洗及特征工程
- 构建端到端评测指标(mAP、F1、PQI、一致率等)与回归测试脚本
- 设计数据标注规范、自动化数据清洗及特征工程
- 工程交付与协作
- 参与 GitLab-based CI/CD、Docker/K8s 部署及线上监控
- 与产品、前端、后端、运维、项目实施团队紧密协作,确保算法稳定上线
- 参与 GitLab-based CI/CD、Docker/K8s 部署及线上监控
硬性要求
说明
学历
计算机、自动化、电子工程、数学等 硕士及以上(本科优秀者可放宽)
编程
精通 Python(SciPy/NumPy/PyTorch),熟悉 C++ / CUDA 加分
机器学习
扎实的 ML / CV / DL 理论,独立完成过 ≥1 个完整算法产品化项目
框架
熟练使用 PyTorch / TensorFlow,了解 ONNX / TensorRT
工程
熟悉 GitFlow、代码审核、单元/集成测试;能编写可维护、高性能代码
沟通协作
具备需求拆解、文档撰写、跨团队沟通与 mentoring 能力
加分项
- 交通行业算法经验(事件检测、病害检测、ADAS、车路协同等)
- 有多模态融合、RAG、LLM-Agent、MCP 网关实践
- 参与过大规模数据平台、MLOps、A/B 测试体系建设
- 公开竞赛(CVPR/ICCV/Topcoder 等)Top 10 或开源项目 maintainer
- 前沿场景:全国高速/城市交通项目 + 自研多智能体平台
- 成长晋升:技术专家 / 研发负责人双通道 + 内部分享 / 学术交流 / 专利支持
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