计算机视觉工程师

岗位职责： 一.核心 CV 系统建设： 1.建筑 / 工程图纸（PDF、扫描图、CAD 导出图）的视觉处理与理解 2.构件检测、分割、OCR、区域识别等模块的设计与组合 3.构建可上线、可维护、可扩展 的 CV Pipeline 4.将视觉结果输出为 结构化、可被 AI Agent 与业务系统直接使用 二.稳定性与错误建模： 1.系统性分析 error case，并进行分类与归因 2.为视觉输出设计 置信度、风险标记与不确定性边界 三.系统工程与性能优化： 1.推理性能优化（提速、并行化、资源利用率） 2.成本控制（模型选择、算力与部署策略） 3.系统鲁棒性提升（异常输入、失败回退、稳定性） 四.跨模块协作： 1.与数据工程师协作，定义错误体系与数据质量标准 2.与AI Agent工程师协作，提供 可信、可解释、可控的视觉输入边界 3.与系统前后端工程师协作， 提供稳定可scale 的API 岗位定位 这是一个“系统级 CV 工程师（核心负责人）”岗位，而不是纯研究岗位。在团队中，你是 CV Pipeline 的核心负责人，你的判断就是 AI Agent 自动化的安全边界。你将负责整个 AI 系统的视觉感知主干，你的工作将直接决定： 1.AI Agent 是否敢于真正替代人工 2.系统是否可以规模化部署 3.错误是被放大，还是被提前识别并拦截 任职资格 一.教育背景 1.国内 985 / 211 高校，或海外同等水平院校，本科及以上学历 2.计算机科学、电子工程、自动化、数学等相关专业 二.技术与工程经验 1.3 年及以上计算机视觉 / 图像识别 实际工程经验 2.熟练使用 Python + PyTorch 3.在以下至少一类方向有真实项目经验： a.目标检测（YOLO / Faster R-CNN / DETR 等） b.图像分割（U-Net / Mask R-CNN / SAM 等） 4.OCR / 文档理解 / 工程图理解 5.熟悉 OpenCV / PIL / skimage 等图像处理工具 6.能独立承担从 数据 → 模型 → 上线 → 运行优化 的完整流程 三.英语能力 能熟练阅读英文技术文档、模型资料及北美建筑相关资料，并在实际工作中进行英语技术沟通。 优先考虑条件（加分项） 1.硕士及以上学历，具有 PhD 学位并具备成熟工程落地经验者优先 2.通过英语六级（CET-6），并具备真实英文工作沟通能力 3.在 CV / ML 领域的顶级会议或期刊（CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等）发表过论文 4.参加过国际算法竞赛并取得优异成绩，且具备工程落地经验 5.在实际项目中主导过 性能优化 / 成本优化 / 系统稳定性提升 软技能与价值观 1.能接受不完美数据与高度不确定的问题 2.能清晰表达技术 trade-off，并为工程决策负责 3.如果你更关心“系统是否真的能稳定运行 3 年”，而不是“模型是否 SOTA”，我们非常希望与你聊聊