岗位职责：

1.设计、开发和优化安检CT三维图像与X光安检机DR二维图像危险品识别与处理算法，包括目标检测、图像分类、特征提取等。
2.研究并实现前沿的深度学习算法，提升图像识别的准确性和效率。
3.参与大规模图像数据集的构建、清洗和标注工作。
4.与团队协作，将算法应用于实际产品，解决实际问题。
5.跟踪学术界和工业界的最新进展，持续优化算法性能。
6.撰写技术文档，进行算法性能评估与优化。
任职要求：

学历要求：
1.计算机科学、电子工程、数学、自动化等相关专业，硕士及以上学历。
技能要求：
1.熟练掌握Python、C++等编程语言，具备良好的代码能力。
2.熟悉常用的深度学习框架，如caffe/TensorFlow/PyTorch/tensorRT等。
3.精通图像处理与计算机视觉算法，如卷积神经网络（CNN）、目标检测（YOLO、Faster R-CNN等）、图像分割（U-Net、Mask R-CNN等）。
4.熟悉图像特征提取、图像增强、图像匹配等技术。
5.具备大规模数据处理和优化经验，熟悉分布式计算框架（如Spark、Hadoop）者优先。
6.熟悉OpenCV等图像处理库。

经验要求：

1.3年以上图像识别或计算机视觉相关工作经验。
2.有实际项目经验，能够独立完成算法设计、实现和优化。
3.有在知名会议或期刊（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。

软技能：

1.具备良好的沟通能力和团队协作精神。
有较强的学习能力，能够快速掌握新技术。
2.具备较强的分析和解决问题的能力。