初级视觉算法开发工程师

岗位职责：

1、研究与开发：

负责计算机视觉算法在篮球场景中的设计、实现与调优，涵盖但不限于以下方向：

a.球员与场地解析：实现球员的2D/3D检测、追踪与身份识别，球场边界线提取与结构理解。

b.动作与行为理解：识别球员关键动作（如投篮、传球、运球、挡拆），进行姿态估计及动作完成质量评估。

c.事件与战术判定：基于视频流自动识别比赛关键事件（如得分、犯规、抢篮板），并开展初步战术模式挖掘。

2、算法工程化：

a.将算法原型转化为高效、稳定、易于维护的生产级代码。

b.参与模型训练、验证、上线部署及运行监控，推动构建标准化算法处理流程。

c.针对实际业务需求，优化算法性能，提升推理速度、准确率并降低资源消耗。

3、数据处理：

a.负责构建和维护大规模篮球视频数据集，完成数据采集、清洗、标注及质量管控工作。

4、协作与沟通：

a.与产品、前端及数据团队密切配合，推动算法能力落地为用户认可的产品功能。

b.编写清晰、规范的技术文档和阶段性报告。

任职要求

必要条件：

1、学历背景：

计算机科学、电子工程、自动化、应用数学等相关专业，硕士及以上学位。

2、技术基础：

a.具备扎实的计算机视觉与深度学习理论功底，熟悉目标检测（如YOLO、FasterR-CNN）、目标跟踪（如SORT、DeepSORT）、姿态估计、行为识别等核心任务。

b.熟练使用Python，具备较强的编程能力与良好的编码习惯。

c.精通至少一种主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。

3、工程能力：

a.具备软件工程意识，熟练使用Git等版本管理工具。

b.拥有将算法从实验环境推进至工业落地的实际经验（包括项目、实习或科研经历）。

c.熟悉常见模型部署方案（如ONNX、TensorRT、OpenVINO）或高性能计算技术（如CUDA编程）者优先。

4、个人特质：

a.对技术充满热情，具备强烈的探索欲、独立思考能力和快速学习能力。

b.具备良好的沟通协作意识，能有效融入跨职能团队。

优先条件（满足以下任一条件者更佳）：

1、具有体育视频分析经验，特别是在篮球、足球等团队运动领域的项目或研究背景。

2、了解篮球比赛规则与基本战术体系，热爱篮球运动。

3、曾在CVPR、ICCV、ECCV等国际顶级会议或期刊发表相关领域论文。

4、具备视频流处理与大规模数据管理经验，熟悉FFmpeg、OpenCV等多媒体处理库。

5、拥有模型压缩、知识蒸馏、量化等轻量级部署实践经验。