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職責描述：
1. 血管識別傳統(tǒng)算法的改進與維護；
2. 血管識別深度學習引擎的研發(fā)與改進；
3. 試管液面機器視覺系統(tǒng)的研發(fā)與改進；
4. 血管樣本標注和把控，試管液面樣本標注和把控；
5. 深度學習模型訓練；
6. 圖像預處理、血管分割、后處理、同上位機的接口程序編寫；
7. 積累圖像處理、人工智能方面的研發(fā)技能，醫(yī)療方面的領域知識、標準（如13485）并積累專業(yè)和行業(yè)經(jīng)驗；
8. 負責圖像相關(guān)算法實現(xiàn)及研發(fā)，如OCR,目標檢測，圖像理解等技術(shù)的研發(fā)和實現(xiàn)；
9. 負責機器視覺系統(tǒng)圖像處理、分析及算法研發(fā)、完成算法設計、實現(xiàn)、測試、完成應用調(diào)試；
10.跟蹤深度學習前沿技術(shù)，負責深度學習算法模型優(yōu)化和訓練調(diào)優(yōu)，配合開發(fā)深度學習應用系統(tǒng)。
任職要求：
1. 模式識別，圖像處理，計算機，自動控制等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷；精通圖像處理及計算機視覺的基礎理論和算法知識，如圖像增強、圖像分割、特征提取、形態(tài)學、邊緣提取；
2. 具有計算機視覺開發(fā)經(jīng)驗，熟悉計算機視覺庫開發(fā)，如OpenCVHalcon等，具有較強的算法分析和實現(xiàn)能力；
3. 熟悉圖像處理相關(guān)方法（邊緣檢測，區(qū)域提取，低通濾波，特征提取，焦點檢測等），具有相關(guān)領域科研和實現(xiàn)能力。
4. 熟悉CNN分類網(wǎng)絡，RNN/LSTM/GRU,Faster RCNN/SSD/YOLO等各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡，掌握相關(guān)實現(xiàn)者優(yōu)先考慮；
5. 熟悉Caffe/Tensorflow/MXNet/Pytorch/Keras等至少一種深度學習主流框架優(yōu)先考慮；
6. 具有較強的編程能力，熟練使用C/C++/Python，掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境；
7. 具備良好的溝通能力和解決實際問題的能力。