机器视觉算法工程师

1. 负责 2D / 3D 姿态估计与骨骼时序分析的算法设计、实现与优化；

2. 基于多视角或单摄像头数据，构建人体关键点检测、跟踪与时空一致性模型；

3. 研究并实现运动动作规范度、连贯性、节奏等评价指标与评分体系；

4. 设计采标策略，构建高质量动作数据集，保障模型训练效果与泛化能力；

5. 基于 A/B 测试、在线监控与用户反馈，持续迭代算法性能与评分体验；

6. 与产品、开发、教练团队密切沟通，推动算法在真实用户场景中落地。

二、任职要求

● 精通计算机视觉与深度学习理论，熟悉 CNN、Transformer、图卷积（GCN）等主流结构；

● 熟练掌握 PyTorch / TensorFlow / ONNX，具备扎实的 Python / C++ 编程能力与良好代码规范；

● 熟悉 OpenPose、HRNet、AlphaPose、BlazePose、VIBE、VideoPose3D、ST-GCN、BEV-Pose 等主流姿态估计算法与论文；

● 具备时序建模（如 LSTM、TCN、Transformer）与多模态融合（如 IMU + RGB）经验；

● 熟悉 CUDA、TensorRT、OpenVINO、NCNN、MNN 等模型推理/部署/加速工具；

● 了解人体运动学、几何变换、优化方法，能够独立完成损失函数设计与评估指标实现；

● 有完整的人体姿态估计或动作识别项目经验者优先。