岗位职责：
1、解决商品识别、用户行为检测、货架状态分析等场景问题；
2、解决嵌入式环境下的算力适配、 latency 优化、功耗控制问题；
3、处理商品遮挡、光线变化、角度偏差等复杂场景的数据问题；
4、配合硬件团队完成算法与设备的联调测试；
5、完成领导交办的其他任务。
岗位要求：
一、核心技术能力（必备）
1.算法研发与落地：精通计算机视觉（CV）核心技术，包括目标检测（YOLO/SSD/Faster R-CNN 等）、图像分割、多目标跟踪，；
熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），具备模型轻量化、推理优化经验（如 TensorRT/ONNX 部署）；
2.硬件适配能力：了解边缘计算设备（NVIDIA Jetson、树莓派、FPGA 等）的 AI 部署方案，熟悉摄像头、传感器（重量 ）等硬件的 AI 数据协同方案；
3.数据处理与优化：具备零售场景数据标注、数据增强、数据集构建经验，；掌握数据驱动的模型迭代方法，可通过数据优化提升识别准确率；
4.工程化落地经验：熟练使用 Python/C++，具备 AI 算法工程化部署能力（如 Docker 容器化、API 接口开发）；了解 Linux 系统开发。
二、业务场景适配能力（重点）
有无人零售 / 自动售货机 / 智能货架相关项目经验者优先，熟悉商品 SKU 管理、自助结算、库存盘点等核心业务流程；
能解决自动售货机核心 AI 场景问题：
商品精准识别（不同包装、堆叠、遮挡场景下的识别准确率≥99%）；
用户取货行为判定（防作弊、误拿识别、多用户同时操作区分）；
实时库存监测（缺货预警、货架陈列异常检测）；
具备成本控制意识，能在硬件成本约束下，设计高性价比的 AI 技术方案（如低算力设备适配、少样本学习）。
三、附加技能与素质（加分项）
熟悉机器学习其他方向（如推荐系统、NLP），能结合自动售货机场景实现个性化商品推荐、语音交互等功能；
有计算机视觉 + 传感器融合（如视觉 + 重量传感）项目经验，能提升系统鲁棒性；
具备良好的问题排查能力，能快速定位 AI 算法在实际场景中的故障（如识别错误、延迟过高）并优化；
团队协作意识强，能与硬件工程师、产品经理高效配合，推动项目从原型到量产落地；
本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化等相关专业，3 年以上 AI 算法研发经验。