学历与专业背景：
硕士及以上学历（优先考虑硕士学历），计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、应用数学等相关专业，具备 2 年以上计算机视觉算法开发实战经验。
技术栈与工程能力：
精通 Python、C++ 编程语言，熟练运用 OpenCV 进行图像处理，能够独立完成目标检测（YOLOv8/v9 等主流框架）、图像分割（CNN/U-NET等）等核心算法的研发与性能优化；
深入理解机器学习与深度学习理论，熟悉 CNN、RNN、Transformer 等模型架构原理，在检测精度（mAP）提升、高效训练策略设计方面有实践积累；
对样本采集标准、数据预处理流程有系统认知，能够通过数据增强、迁移学习等技术手段提升模型泛化能力；
熟练使用 PyTorch/TensorFlow 深度学习框架，具备时序数据建模与分析能力；
有基于规则引擎（PyKE/Drools）或有限状态机（FSM）开发流程判断系统的项目经验，熟悉目标追踪、动作时序分析技术；
具备 socket/websocket 等网络通信技术的开发或应用经验者优先。
综合素养：
具备较强的问题拆解与攻坚能力，能快速定位并解决模型训练及工程落地中的技术瓶颈；
保持技术敏感度，热衷于探索计算机视觉与深度学习领域前沿技术；
具备良好的团队协作意识与沟通能力，能够参与技术功能测试，并规范撰写、更新技术文档。