1、深入理解客户需求
（1）与客户积极沟通，全面理解其行业背景、应用场景、技术需求，帮助商务团队争取项目机会，并推动项目成功落地。
（2）将客户需求转化为数据处理、深度学习、图像分析、大模型等技术领域的解决方案，编写需求说明书、概要设计和算法设计文档，并评估技术可行性。
（3）针对客户需求，持续学习相关领域的前沿技术，积累项目经验，完善解决方案。
2、设计算法解决方案
（1）根据客户需求，独立设计算法方案和流程，涵盖数据处理、深度学习、图像分析、大模型等技术，优化解决方案并与客户进行充分沟通。
（2）与研究团队紧密合作，协助设计符合技术、成本和资源可行性的方案，确保技术方案的有效性。
3、初步验证解决方案的可行性
（1）编写数据处理程序，处理大量图像、监控数据、业务数据等，进行数据预处理、特征提取、模型训练等。
（2）使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和图像处理工具验证解决方案的有效性，测试方案在实际应用中的稳定性和效果。
4、负责技术研究和创新
（1）深入研究数据处理、深度学习、图像分析、大模型技术等领域，撰写专利、技术文档、研究报告等，为技术成果申请软著等。
（2）结合大模型技术的底层原理与应用，推动其在业务中的深度应用，提升技术水平。
5、产品化与性能优化
（1）负责将算法产品化工作，包括算法接口封装、内存显存优化、推理速度提升等技术优化。
（2）优化系统在大规模数据处理和深度学习应用中的性能，确保在实际生产环境中高效、稳定运行。
6、协作与技术支持：参与公司内其他相关项目的技术支持，推动技术创新与产品迭代，提升团队的技术能力与市场竞争力。
任职要求：
1、学历要求：计算机科学、人工智能、大数据、图像处理等相关专业硕士及以上学历。
2、基础要求
（1）良好的沟通与协作能力，能够与客户、团队成员以及跨部门人员进行有效沟通。
（2）强烈的技术创新意识和问题解决能力，能够在高压环境中高效工作。
3、技术能力要求
（1）精通Python、C++等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch、OpenCV等主流深度学习和图像处理框架，具备大规模数据处理和深度学习算法开发经验。
（2）熟悉Linux操作系统和开发工具，能够在Linux环境中高效开发、调试和部署应用。
4、领域知识与应用能力要求
（1）在数据处理、深度学习、图像分析等领域具有深厚的技术背景，能够理解并转化客户需求为可行的技术解决方案。
（2）熟悉大模型技术的底层原理和应用，具备将大模型技术应用于数据处理、图像分析等实际场景的能力。
5、算法与数学基础要求
（1）扎实的数学基础，尤其在概率统计、线性代数、优化算法等领域具有较强能力。
（2）精通计算机视觉、深度学习、机器学习等基础算法，并有实际的应用和案例经验。
6、经验要求：
（1）具有数据处理、深度学习、图像分析等相关领域的研发经验，有项目实施经验者优先。
（2）在国际知名会议（如CVPR、NIPS、ICCV、AAAI等）上发表过高水平学术论文，或有相关领域的产品落地经验者优先。
7、具备以下能力者优先
（1）熟悉大数据处理平台、云计算架构等，能够将其应用于大规模数据处理和深度学习场景。
（2）对自动化运维、AI模型优化等技术有深入理解，并能将其有效应用于实际场景。