CV/多模态算法工程师 (职位编号：G＆90)

1、算法研发与优化：

①负责实时目标检测、跟踪等计算机视觉算法的研究与开发；

②优化深度学习模型的训练框架，提升训练效率；

③研究并实现模型的量化、压缩技术，降低模型计算复杂度；

④优化推理过程，提升算法在端侧设备的运行效率。

2、多模态算法落地：

①负责多模态算法（如图像、文本、语音等）的落地应用；

②熟练掌握预训练模型的微调技术，结合实际业务场景进行模型优化；

③推动多模态算法在产品中的应用，提升用户体验。

3、端侧部署：

①负责将cv模型部署到端侧设备（如移动端、嵌入式设备等）；

②优化端侧推理性能，确保算法在资源受限环境下的高效运行。

4、技术调研与创新：

①跟踪计算机视觉与深度学习领域的前沿技术，结合实际业务需求进行技术调研与创新；

②参与技术方案的制定与评审，推动团队技术能力的提升。

任职要求：

学历要求：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业，985/211优先。

工作经验：

①3-5年计算机视觉、深度学习相关领域的研究或开发经验；

②具备1-2年多模态算法落地经验，熟悉常见的多模态模型（如CLIP、BLIP等）及其微调技术。

技术能力：

①熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），具备丰富的模型训练与优化经验；

②熟悉目标检测、跟踪等计算机视觉任务，掌握常见的算法（如YOLO、Faster R-CNN、SORT等）；

③熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术，具备模型加速与优化经验；

④熟悉端侧部署技术（如TensorRT、OpenVINO等），具备端侧推理优化经验；

⑤熟悉多模态算法，具备预训练模型的微调（如Adapter、LoRA、Prompt Tuning、Prefix Tuning等）与落地经验。

其他要求：

①具备良好的代码能力，熟练掌握Python/C++，具备良好的编程习惯；

②具备较强的学习能力与问题解决能力，能够独立完成技术调研与开发；

③具备良好的团队协作能力与沟通能力，能够与跨部门团队紧密合作。