高级视觉算法研发工程师

工作职责  负责证件真伪识别算法的设计与开发（包括图像篡改分析、伪造痕迹检测、AI生成内容识别、压缩异常判断等）  开展证件图像的OCR信息提取、文本有效性验证及模板匹配/防伪特征识别  构建高效的人脸识别与人证一致性比对模块（适配多角度、光照变化、遮挡情况及不同手机摄像头质量）  研发活体鉴别技术（抵御照片、视频、屏幕翻拍攻击，支持动作验证与深度信息分析）  优化算法在移动端、服务端及边缘设备上的运行效率与资源消耗（降低延迟、内存占用和算力需求）  提升系统在复杂场景下的稳定性（如图像模糊、倾斜、局部遮挡等情况的处理能力）  与产品、前端、后端、风控及安全团队协同推进，制定验证逻辑、接口规范与误判应对策略  持续跟踪线上效果，汇总异常案例，推动模型迭代升级，降低误判率与误拒率 任职要求 必须/基本条件  具备计算机视觉、图像处理或深度学习相关专业本科及以上学历，具备扎实的数学与算法功底  掌握主流视觉模型、人脸识别与身份核验技术，熟悉CNN、Vision Transformer、ArcFace、FaceNet等方法  具备图像伪造或篡改识别经验，了解ELA分析、GAN检测、AI生成内容辨识等手段  熟悉OCR、文本识别、模板匹配及防伪标识检测相关技术  理解活体检测与反欺诈机制，掌握常见攻击方式及其防御原理  精通Python + OpenCV + PyTorch / TensorFlow，具备完整的模型训练到推理部署能力  具备较强的工程实现能力，能够完成模型性能调优与推理加速  注重细节，责任心强，能在复杂边界条件下做出合理判断 加分项  具备身份认证、KYC流程、反欺诈或风控系统实际项目经验  拥有多国证件、多语言环境下的算法落地实践经验  具备模型压缩、加速、量化或剪枝相关技术积累  熟悉分布式训练架构与高并发服务部署，有推理性能优化经验  在相关领域发表过论文或维护开源项目，具备一定技术影响力者优先