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崗位職責： 1. 負責基于YOLOv系列算法的計算機視覺項目的開發與優化，包括目標檢測、圖像分類等任務。 2. 深入研究和實現神經網絡模型，優化模型性能，提升推理速度和準確性。 3. 參與人臉識別系統的開發，包括人臉檢測、特征提取、識別算法的實現與優化。 4. 探索和應用大模型技術，結合C++進行高效的模型部署和推理。 5. 與團隊合作，完成相關項目的開發任務，包括需求分析、設計、編碼、測試和文檔撰寫。 6. 持續關注人工智能領域的最新技術動態，推動技術創新和應用落地。 任職要求： 1. 教育背景： - 計算機科學、人工智能、電子工程或相關專業本科及以上學歷。 2. 技術技能： - C++開發能力： - 精通C++語言，具備5年以上C++開發經驗，熟悉STL、Boost等常用庫。 - 熟練掌握多線程編程、內存管理、性能優化等技術。 - 熟悉Linux/Windows開發環境，熟練使用Visual Studio、GCC等開發工具。 - 深度學習與神經網絡： - 熟悉深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch），能夠獨立設計和實現神經網絡模型。 - 熟練掌握卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等常見架構，了解Transformer架構。 - 熟悉YOLOv系列算法（如YOLOv5、YOLOv8，yolov10），有實際項目經驗者優先。 - 人臉識別技術： - 熟悉人臉識別的全流程，包括人臉檢測、特征提取、識別算法等。 - 有使用OpenCV、Dlib等計算機視覺庫的經驗。 - 了解人臉識別中的關鍵技術和優化方法，如活體檢測、特征融合等。 - 大模型應用： - 了解大模型的基本原理和應用場景。 - 有大模型微調、部署或推理優化經驗者優先。 - 其他技能： - 熟悉CUDA編程和GPU加速技術者優先。 - 熟悉CMake、Git等工具，具備良好的代碼管理能力。 3. 項目經驗： - 具備至少2個以上基于深度學習的項目開發經驗，有計算機視覺或自然語言處理相關項目者優先。 - 有在實際產品中應用YOLOv算法或人臉識別技術的經驗者優先。 4. 綜合素質： - 具備良好的邏輯思維能力和問題解決能力，能夠獨立分析和解決技術難題。 - 具有較強的學習能力，能夠快速掌握新技術和新工具。 - 具備良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠與不同背景的人員協作。 - 英語四級及以上，能夠閱讀和理解英文技術文檔。 加分項： - 在人工智能領域有相關論文發表或專利申請。 - 參與過開源項目，有GitHub項目經驗者優先。 - 熟悉嵌入式系統開發，有在邊緣設備上部署深度學習模型的經驗。