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1.理解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、TransFormer等深度学习模型原理，熟悉ResNet、YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN、U-Net等经典视觉算法中的一种。
2.熟练使用Python进行算法原型开发，掌握C++用于算法工程化部署，能独立完成从模型设计到落地的全流程开发者优先。
3.精通至少一种深度学习框架（PyTorch优先，或TensorFlow/Keras），熟悉模型训练、迁移学习、量化压缩、剪枝等工程化优化技术者优先。
4.有以下场景经验者优先：工业质检、自动驾驶、医学影像分析、视频行为分析等实际业务落地项目。
5.具备良好的团队协作精神、沟通能力和问题解决能力，对技术有强烈的热情和探索精神者优先。 1. 负责计算机视觉算法的设计与开发，涵盖图像识别、目标检测、图像分割、视频分析等核心领域，确保算法性能的高效与稳定。
2. 深度参与数据处理流程，包括数据标注、清洗、增强等环节，构建高质量的数据集，为算法训练提供良好基础。
3. 运用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），进行模型的搭建、训练与优化，持续提升模型的准确性、泛化能力和实时性。
4. 协同硬件工程师、软件工程师，完成算法在实际产品或项目中的部署与集成，保障算法与系统的无缝对接。
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