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【崗位職責(zé)】
一、核心算法研發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化應(yīng)用于智慧考場場景的AI算法模型，重點方向包括但不限于：
1、人臉識別、活體檢測、多模態(tài)生物特征識別算法的研發(fā)與性能提升。
2、人員行為識別:姿態(tài)識別、行為識別、物體識別。針對操作流程中人員行為關(guān)鍵動作節(jié)點進(jìn)行識別并返回識別置信度、降低算法誤識別概率、提升算法準(zhǔn)確度及時效性、降低算法硬件性能消耗。
3、算法服務(wù)器管理：算法服務(wù)器部署、算法服務(wù)器應(yīng)用程序編寫、算法服務(wù)器對外接口編寫、識別接口并發(fā)資源管理算法服務(wù)器資源調(diào)度。
識別方案支持：攝像頭點位確定，攝像頭角度確定、攝像頭數(shù)量及識別內(nèi)容確定、識別內(nèi)容及識別方案技術(shù)支持
5、邊緣計算優(yōu)化：針對考場部署的嵌入式設(shè)備或邊緣計算節(jié)點，進(jìn)行模型壓縮、量化、加速，確保算法在資源受限環(huán)境下的實時性與準(zhǔn)確性。
二、數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練：
負(fù)責(zé)考場相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注、增強與管理，構(gòu)建高質(zhì)量的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集。
設(shè)計有效的模型訓(xùn)練策略，進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練、調(diào)參、模型評估與迭代優(yōu)化。
三、算法落地與工程化：
與硬件工程師、嵌入式工程師、后端開發(fā)工程師緊密協(xié)作，將算法模型集成到公司的軟硬件產(chǎn)品中。
解決算法在實際部署環(huán)境（不同光照、角度、網(wǎng)絡(luò)條件、硬件性能）下的適配性等性能問題。
編寫高效、可維護的算法模塊代碼，并提供必要的技術(shù)文檔。
四、技術(shù)創(chuàng)新與研究：
跟蹤計算機視覺、模式識別、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的前沿技術(shù)，評估其在智慧考場應(yīng)用中的可行性與價值。
針對考場建設(shè)中的具體業(yè)務(wù)痛點，提出創(chuàng)新的AI解決方案并進(jìn)行技術(shù)驗證。
建立算法效果的評估體系和監(jiān)控機制，持續(xù)跟蹤線上算法性能。
分析算法失效案例，定位問題根源，推動算法的持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化。
【崗位要求】
1、學(xué)歷與專業(yè)：計算機科學(xué)、人工智能、模式識別、自動化、電子工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)大專及以上學(xué)歷。
2、技術(shù)基礎(chǔ)：
扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、微積分、優(yōu)化理論）。
熟練掌握Python，熟悉常用深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch,TensorFlow/PyTorchLightning,Keras等）。
熟悉經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法（CNN,RNN/LSTM,Transformer,GAN,目標(biāo)檢測YOLO/FasterR-CNN等，目標(biāo)跟蹤，行為識別，人臉識別相關(guān)技術(shù)）。
3、核心經(jīng)驗與能力：
計算機視覺經(jīng)驗必備：具有扎實的計算機視覺理論基礎(chǔ)和豐富的項目實踐經(jīng)驗，特別是在視頻分析、行為識別、目標(biāo)檢測、人臉識別等方向。
模型優(yōu)化能力：熟悉模型壓縮（剪枝、量化、知識蒸餾）、輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、模型部署加速等技術(shù)，有在嵌入式平臺或邊緣端部署優(yōu)化模型的經(jīng)驗者優(yōu)先。
工程實現(xiàn)能力：具備良好的編程習(xí)慣和工程能力，熟悉Ubantu開發(fā)環(huán)境，了解基本的軟件工程流程。
良好的邏輯思維能力、分析問題和解決問題的能力。
強烈的責(zé)任心和自驅(qū)力，能在壓力下獨立工作。
優(yōu)秀的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠有效與跨職能團隊（硬件、軟件、產(chǎn)品、測試）合作。
加分項：
有多模態(tài)融合（視覺 音頻/傳感器）項目經(jīng)驗。
有異常檢測、行為分析相關(guān)項目經(jīng)驗，尤其在復(fù)雜場景（多人、遮擋）下。
熟悉邊緣計算/嵌入式AI開發(fā)流程和工具鏈。