1、负责计算机视觉算法全流程研发与工程化落地，聚焦图像处理、目标检测、语义分割、关键点检测、异常检测、图像校正、3D视觉感知等核心任务。 2、负责深度学习模型的全生命周期管理，包括数据预处理、模型训练、性能调优、效果验证与多场景部署，优化模型精度、速度与轻量化程度，确保模型适配现场设备运行需求，满足业务指标要求。 3、负责视觉大模型相关技术的研究与行业落地应用，包括大模型微调、量化剪枝、知识蒸馏、推理优化及工程化集成等。 4、参与项目算法方案的设计、评审，负责数据准备、实验测试、现场联调与问题整改。 5、配合完成项目交付、质量提升、隐患排查及技术攻关工作。 6、跟踪视觉AI领域前沿技术（如Transformer-based视觉模型、MobileSAM等轻量模型），开展新技术预研、技术评估与落地试点。 1、学历专业：全日制硕士研究生及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、自动化、电子信息工程、模式识别与智能系统等相关专业。 2、工作经验：2年及以上计算机视觉算法研发相关工作经验；有视觉大模型落地、模型优化及工程化部署经验者优先；具备3D视觉、工业检测、轨道交通、智能巡检相关项目经验者优先。 3、专业能力：精通目标检测、图像分割、关键点检测、异常检测等至少两类视觉任务，深入理解算法原理与实现逻辑；熟悉YOLO（含改进版）、UNet、HRNet、Transformer、SAM等主流视觉算法与模型，能根据场景需求选型并优化。 4、技术能力：熟练使用PyTorch深度学习框架，能够独立完成模型训练、调优、测试与部署；掌握ONNX、TensorRT等部署工具，具备模型轻量化（量化、剪枝、蒸馏）及边缘部署经验者加分；熟练使用Python和C++，具备良好的代码规范、工程化意识与技术文档编写能力，了解Linux开发环境者优先。 5、实操能力：具备较强的问题分析、现场调试、故障定位能力；具备全链路数据处理能力，包括数据清洗、数据增强、不平衡样本处理等者优先。 6、综合素质：责任心强、工作严谨细致，具备良好的沟通协调能力、团队协作意识与自我驱动能力。