与专业背景:及以上(优先考虑),计算机科学与技术、电子信息⼯程、⾃动化、应⽤数学等相关专业,具备2年以上计算机视觉算法开发实战经验。技术栈与工程能力:精通Python、C++编程语⾔,熟练运用OpenCV进行图像处理,能够独立完成目标检测(YOLOv8/v9等主流框架)、图像分割(CNN/U-NET等)等核心算法的研发与性能优化;深入理解机器学习与深度学习理论,熟悉CNN、RNN、Transformer等模型架构原理,在检测精度(mAP)提升、高效训练策略设计方面有实践积累;对样本采集标准、数据预处理流程有系统认知,能够通过数据增强、迁移学习等技术手段提升模型泛化能力;熟练使用PyTorch/TensorFlow深度学习框架,具备时序数据建模与分析能力;有基于规则引擎(PyKE/Drools)或有限状态机(FSM)开发流程判断系统的项目经验,熟悉目标追踪、动作时序分析技术;具备socket/websocket等网络通信技术的开发或应用经验者优先。综合素养:具备较强的问题拆解与攻坚能力,能快速定位并解决模型训练及工程落地中的技术瓶颈;保持技术敏感度,热衷于探索计算机视觉与深度学习领域前沿技术;具备良好的团队协作意识与沟通能力,能够参与技术功能测试,并规范撰写、更新技术文档。
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