（1）算法研发与创新：主导图像分类、目标检测/跟踪、图像分割等CV核心任务的算法设计与迭代；跟踪CVPR/ICCV/ECCV等顶会前沿技术，结合业务场景落地SOTA算法，或自主研发适配特定需求的创新算法（如低光照图像增强、小目标检测）。
(2)模型优化与工程化落地：负责模型轻量化（剪枝、量化、蒸馏）与推理加速，适配移动端、边缘设备或云端部署；解决工程化中的实际问题（如实时性、算力限制、跨设备兼容性），保障算法在生产环境稳定运行。
（3）数据体系搭建：设计数据集标注规范与采集方案，主导数据清洗、增强与质量管控；分析数据分布特性，通过数据挖掘提升模型泛化能力，构建适配业务的高效数据闭环。
（4）技术方案设计与落地：参与需求分析与技术选型，输出完整的CV技术方案（含算法选型、架构设计、性能指标）；主导或核心参与项目落地，协调研发、产品、测试团队推进项目进度，解决上线过程中的技术瓶颈。
（5）性能迭代与问题排查；建立算法性能评估体系（如准确率、召回率、推理速度），持续监控并优化线上模型效果；快速定位并解决实际场景中的算法问题（如遮挡、光照变化、噪声干扰导致的性能下滑）。
（6）技术沉淀与团队协作：沉淀算法研发经验、工程化方案与工具库，撰写技术文档、专利与论文；参与团队技术分享与人才培养，指导实习生开展工作，推动团队技术能力提升。
岗位招聘条件：
（1）学历专业要求：
统招硕士及以上学历。
计算机、人工智能、电子信息、模式识别等相关专业。
（2）技术技能要求：
熟练掌握Python，了解C++；
熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架，以及OpenCV等视频图像工具库。
熟练掌握视频分析基础算法，比如YOLO系列目标检测算法，DeepSORT等跟踪算法。
理解CNN等相关网络模型原理。
有安防视频分析相关经验的优先，包括涉及目标检测、简单视频行为分析等内容。
具备基础英文阅读能力，能读懂视频分析领域的英文技术文献。
拥有良好的逻辑思维和问题解决能力，以及团队协作、沟通能力，方便对接相关开发与产品团队，同时需有较强的自主学习能力以跟进技术迭代。