1.視覺與深度學習算法研究：研究與開發計算機視覺與深度學習算法，覆蓋目標檢測、圖像/實例分割、圖像匹配、跟蹤、姿態估計等，解決復雜視覺識別問題。
2.算法全流程產品化部署：主導算法從原型到產品化部署的全過程，確保在真實業務場景中的高效性、穩定性與可擴展性。
3.模型優化與多平臺適配：在邊緣設備與云端平臺上進行模型壓縮（量化/剪枝/蒸餾）、推理加速與硬件適配，構建低延遲、高吞吐推理流水線。
4.跨團隊協作與算法落地：與產品及工程團隊緊密協作，推動算法在真實場景的落地與優化，提升系統性能與用戶體驗。
1.博士學歷，計算機視覺、人工智能、數學或相關專業，理論扎實，技術功底深厚。
2.3年以上計算機視覺實際項目經驗，至少主導過一項視覺算法產品化落地。
3.精通主流深度學習模型與算法（如YOLO、FasterR-CNN、MaskR-CNN、U-Net、ResNet等），并能結合業務場景進行高效選型與優化。
4.豐富的工程化經驗，能夠獨立完成算法從原型到部署的全過程，熟悉ARM、RKNN、TensorRT等邊緣平臺，有在資源受限設備上實現高效推理的實踐經驗。
5.具備扎實數學功底，能夠理解和實現復雜模型，包括CNN、RNN、GAN、Diffusion等前沿算法。
6.具備優秀的團隊協作與溝通能力，能夠推動跨職能團隊協作與項目落地。
加分項：
1.在計算機視覺、深度學習領域有代表性科研成果，或有具有影響力的開源項目貢獻/主導經驗。
2.有AIoT、智慧安防、智能樓宇等真實落地項目經驗。
