YOLO算法开发工程师

我将围绕视频检测场景，从岗位基本信息、核心职责、任职要求、加分项等方面，梳理出专业且贴合实际需求的YOLO算法开发工程师招聘要求，清晰明确人才筛选标准。YOLO算法开发工程师（视频检测方向）招聘要求一、岗位基本信息一、岗位职责1. 负责视频场景下YOLO系列目标检测算法的全流程研发，包括模型选型、训练、调优、迭代优化，实现视频流中目标的精准、实时检测与定位。2. 针对视频检测场景痛点（如目标遮挡、运动模糊、光照变化、小目标、多目标密集、画面抖动等），开展算法优化与技术攻关，提升模型在复杂视频环境下的检测精度、推理速度与泛化能力。3. 搭建视频检测算法研发与测试pipeline，完成视频数据采集、预处理、数据增强、标注规范制定、数据集构建与管理，保障算法训练数据的质量与多样性。4. 结合视频多目标跟踪需求，完成YOLO检测与SORT、DeepSORT、ByteTrack等跟踪算法的融合开发，实现视频中目标的持续跟踪与轨迹生成。5. 负责YOLO模型的轻量化优化，包括模型剪枝、量化、知识蒸馏、结构重构等，适配CPU/GPU/边缘端等不同硬件平台的视频实时推理部署需求。6. 配合工程团队完成算法模型的工程化落地，完成模型转换、推理引擎适配，解决算法部署过程中的性能、兼容性问题，保障视频检测系统稳定运行。7. 跟踪YOLO系列及计算机视觉领域前沿技术、行业解决方案，结合业务场景进行技术预研与落地验证，持续优化视频检测算法性能与业务适配度。8. 撰写算法研发文档、测试报告、技术方案，整理算法优化思路与落地经验，完成团队技术沉淀。二、任职要求（一）与专业及以上，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、电子信息、自动化、数学等相关专业，具备扎实的计算机视觉与深度学习理论基础。（二）工作经验1. 2年及以上YOLO算法研发相关工作经验，有视频目标检测、视频分析类项目落地经验者优先；2. 熟练掌握YOLOv5/v7/v8/v10/v11等主流版本算法原理、网络结构与训练推理流程，能独立完成模型定制化开发与优化。（三）专业技能1. 精通Python编程语言，熟悉C/C++编程，熟练使用OpenCV、NumPy、PIL等图像处理工具库；2. 熟练掌握PyTorch深度学习框架，能独立完成网络模型搭建、损失函数设计、训练流程开发、模型评估与参数调优；3. 精通视频图像处理基础技术，包括视频解码、帧提取、图像预处理、数据增强、运动目标检测等，熟悉视频流数据处理流程；4. 掌握目标检测核心评价指标（mAP、Precision、Recall、FPS），熟悉多目标跟踪算法原理与评估指标（MOTA、IDF1等）；5. 熟悉常见模型轻量化与推理优化技术，掌握ONNX、TensorRT、NCNN、MNN等至少一种模型转换与推理引擎，具备模型部署优化经验；6. 熟悉LabelImg、CVAT、LabelStudio等数据标注工具，能独立完成数据集构建与质量把控；7. 具备良好的算法问题排查与优化能力，能针对性解决复杂视频场景下的检测失效问题。（四）综合素质1. 具备良好的逻辑思维能力、技术钻研能力，对计算机视觉、视频检测技术有浓厚兴趣；2. 具备较强的团队协作能力、沟通表达能力，能与产品、工程、测试团队高效配合推进项目；3. 工作认真负责，具备良好的文档撰写习惯与项目管理意识，能按时完成研发任务；4. 具备较强的学习能力，能快速跟进前沿技术并落地应用。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！