CV算法

线下面试。要求做过大模型。 岗位职责: - 负责视觉大模型与计算机视觉类算法的研发、优化及实际部署，深入掌握主流视觉大模型和多模态模型的核心机制，主导模型微调、蒸馏量化、增量学习、小样本训练等关键技术的迭代与应用，持续提升公安安防场景下模型的识别准确率、泛化性能及落地效果。 - 主导大规模视频数据的分布式训练工作，基于TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed、Megatron等框架构建高效稳定的视觉模型训练体系，攻克海量视频数据训练中显存不足、通信延迟、收敛缓慢、场景适配性差等核心难题。 - 专注CV视觉感知方向的技术研发，围绕智慧公安、政府信息化、安防监控、城市治理等关键业务场景开展算法探索与创新，追踪视图大数据、多模态融合、云原生架构、端边云协同等前沿技术趋势，推动技术成果转化为实际业务价值，为公司政企数字化产品提供有力技术支持。 - 统筹视觉算法研发项目的全流程管理，带领团队完成视频智能分析、安防AI赋能等相关算法开发任务，全面把控项目质量与进度，输出算法更新报告与性能评估文档，推动模型持续演进与产品功能升级。 - 与产品、工程、交付团队密切配合，推进视觉算法方案的实际部署与现场调优，解决研发及落地过程中的关键技术问题，具备良好的沟通协调能力，高效组织跨部门协作，确保政企项目顺利实施并通过验收。 - 持续关注技术发展动态，积极适应新技术环境，结合智慧公安与政务安防行业的发展方向和数字化需求，提出具有前瞻性的技术构想、发展规划及行业级解决方案。 任职要求： - 学历要求：计算机科学、人工智能、模式识别、视觉算法等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的理论基础和科研能力。 - 工作经验：拥有2年以上计算机视觉或视觉大模型研发经验，累计相关工作经验不少于5年，在深度学习、大规模分布式训练、CV算法研发等领域具有丰富的实践经历和系统架构设计能力。 - 专业技能：熟悉主流视觉大模型与多模态模型的基本原理及训练方法，精通目标检测、跟踪、分割、视频结构化、行为识别等安防核心算法；熟练使用TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed等框架，具备大规模视频数据分布式训练实战经验；对视图大数据处理、云原生架构、端边云部署有深入理解和落地实践。 - 管理能力：具备较强的团队协作意识、沟通表达能力和项目统筹能力，能够带领团队高质量完成算法研发与迭代任务；具备全局视角，可有效控制项目质量、进度与交付成果。 - 行业洞察能力：了解智慧公安、政务安防、城市数字化建设等领域的业务逻辑与发展动向，对安防AI技术演进有前瞻性判断，能为公司政企类产品提供技术储备与可行的落地方案。 - 其他要求：热爱AI视觉技术研发，具备快速学习与适应能力，能应对复杂技术场景与高强度工作节奏；具备出色的问题解决能力和目标导向意识，抗压能力强，契合政企类项目攻坚需求。