工作职责：
1. 负责目标检测、识别、跟踪等核心视觉算法的研发与优化，涵盖静态图像与动态视频场景；
2. 研究并实现先进的多目标检测与多目标跟踪算法（如 YOLO、Faster-RCNN、DeepSORT、ByteTrack 等）；
3. 参与算法在边缘计算设备（如嵌入式平台、NPU、GPU）上的部署与性能调优；
4. 对复杂动态场景下的遮挡、丢失、误检等问题提出鲁棒的跟踪解决方案；
5. 根据业务需求制定算法评估指标，完成从模型训练、验证、优化到上线部署的全流程；
6. 跟踪目标检测与跟踪方向的最新研究进展，并推动技术在实际产品中的落地。
任职要求：
1. 计算机、电子工程、人工智能、模式识别、数学等相关专业硕士及以上学历，优秀本科生亦可；
2. 扎实的图像处理与深度学习基础，熟悉主流目标检测与跟踪算法（如 YOLOv5/8、CenterNet、FairMOT、OCSort 等）；
3. 熟练掌握 Python/C++，精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；
4. 有独立完成算法建模、训练、调参与部署经验，熟悉 ONNX/TensorRT、OpenVINO 等推理引擎；
5. 有实际部署经验优先，包括嵌入式平台（如 Jetson、RK、全志等）或移动端部署；
6. 熟悉常见的数据集（如 COCO、MOT、VisDrone 等），具备数据标注、增强及评估能力；
7. 具备良好的问题分析能力和工程实现能力，富有团队协作与责任心。
加分项：
* 有无人机、安防监控、车载视觉、AR/VR 或机器人系统集成经验；
* 熟悉多模态（图像+语义+雷达）融合方法；
* 有图像实例分割、姿态估计、行为识别等拓展能力；
* 在 CVPR、ICCV、ECCV、AAAI 等国际会议发表论文者优先。