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崗位職責(zé)：
一、基于攝像頭的測高/測距/測量能力建設(shè)
1、參與單/多攝像頭幾何測量方案設(shè)計(jì)與落地：標(biāo)定、外參、尺度恢復(fù)、目標(biāo)尺寸/高度/距離估計(jì)等；
2、支持業(yè)務(wù)場景的工程實(shí)現(xiàn)：從算法到部署聯(lián)調(diào)，保證在實(shí)際環(huán)境下可用、可解釋、可復(fù)現(xiàn)；
二、目標(biāo)檢測與識(shí)別（YOLO 體系為主）
1、負(fù)責(zé)目標(biāo)檢測/多類別識(shí)別/多場景泛化模型訓(xùn)練與迭代，重點(diǎn)解決小目標(biāo)識(shí)別、密集目標(biāo)、多類型混雜等問題；
2、能對(duì) YOLO 系列進(jìn)行結(jié)構(gòu)/訓(xùn)練策略/數(shù)據(jù)策略層面的優(yōu)化（如Head/Neck 調(diào)整、損失函數(shù)、采樣策略、增強(qiáng)策略、蒸餾/剪枝/量化等）；
三、視覺檢索 / 以圖搜圖能力（CLIP / 多模態(tài)向量檢索）
1、構(gòu)建并優(yōu)化圖像向量檢索（以圖搜圖/以文搜圖）：特征提取、向量庫檢索、召回與排序（Rerank）等。
2、面向業(yè)務(wù)落地：支持相似目標(biāo)檢索、同類事件聚合、素材去重、跨攝像頭目標(biāo)復(fù)現(xiàn)等。
四、識(shí)別結(jié)果優(yōu)化與系統(tǒng)級(jí)提升
1、對(duì)模型輸出做工程化優(yōu)化：后處理（NMS/Soft-NMS/WBF）、置信度校準(zhǔn)、時(shí)序穩(wěn)定（多幀融合/跟蹤）、誤報(bào)過濾、規(guī)則與模型融合等。
2、負(fù)責(zé)效果評(píng)估體系：指標(biāo)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)閉環(huán)、問題定位（數(shù)據(jù)/標(biāo)注/模型/推理鏈路）與持續(xù)優(yōu)化。
五、算法工程化與后端協(xié)作/自研落地
1、參與算法服務(wù)化與部署：容器化（Docker）、服務(wù)接口設(shè)計(jì)、推理性能優(yōu)化、日志與監(jiān)控。
2、與后端協(xié)作完成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與在線推理：Redis/MySQL、WebSocket（實(shí)時(shí)推送/告警）、任務(wù)隊(duì)列/異步處理等。
任職要求
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/自動(dòng)化/電子/數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)，2 年及以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)（優(yōu)秀應(yīng)屆/實(shí)習(xí)可放寬）。
2、熟練使用 Python，掌握深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch 優(yōu)先），具備獨(dú)立訓(xùn)練/調(diào)參/復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Α?br>3、具備目標(biāo)檢測項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉 YOLO 系列訓(xùn)練與部署流程（數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)、訓(xùn)練、驗(yàn)證、導(dǎo)出、推理）。
4、有小目標(biāo)識(shí)別、復(fù)雜背景、多類別檢測中的至少一類實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能給出可落地的提升方案（數(shù)據(jù)/模型/訓(xùn)練/后處理）。
5、了解計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：圖像處理、幾何/標(biāo)定基本原理，能做測距測高相關(guān)工程落地或愿意深入。
6、具備較強(qiáng)工程意識(shí)：能寫可維護(hù)代碼、能定位線上問題、能協(xié)作推進(jìn)落地。