‌岗位职责‌
1、‌算法设计与开发‌：负责人体及动物行为识别相关图像/视频处理算法的研发与优化，包括但不限于姿态估计、动作识别、行为轨迹分析等方向。
2、‌模型训练与调优‌：构建并优化深度学习模型（如CNN、Transformer、时序网络等），提升算法在复杂场景（光照变化、遮挡、动态背景等）下的鲁棒性和准确性。
3、‌数据处理与分析‌：设计数据清洗、标注及增强方案，搭建高质量训练数据集，解决实际场景中的小样本、长尾分布等问题。
4、‌算法部署与落地‌：将算法模型移植到边缘计算设备（如GPU、NPU、嵌入式平台）或云端，优化推理速度及资源占用。
5、‌跨领域协作‌：与硬件、软件、生物学/生态学团队合作，针对实际需求（如智慧养殖、医疗康复、动物监测等场景）提供技术解决方案。
6、‌前沿技术研究‌：跟踪计算机视觉与行为识别领域的最新进展（如自监督学习、多模态融合、轻量化网络等），推动技术迭代与创新。
岗位要求
1、‌学历与专业‌：计算机科学、电子工程、数学、生物医学工程或相关专业，硕士及以上学历（博士优先）。
2、‌技术能力‌：精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备扎实的图像处理与计算机视觉基础。
3、熟悉常见行为识别算法（如3D-CNN、TSN、ST-GCN、Transformer-based时序模型）及工具库（OpenCV、MMDetection等）。
4、掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、姿态估计（OpenPose、HRNet）、视频理解等相关技术。
熟悉模型压缩与加速技术（如量化、剪枝、TensorRT/OpenVINO部署）。
5、‌项目经验‌：有图像/视频分析相关项目落地经验，熟悉人体或动物行为识别场景（如步态分析、动作分类、异常行为检测等）。
‌工程能力‌：具备Linux环境开发经验，熟悉多线程编程、CUDA优化及模型端到端部署流程。
‌【优先条件】‌
熟悉多模态算法开发（如融合RGB、深度、红外或传感器数据）。
有动物行为学背景，了解常见动物行为模式及标注规范（如Ethogram）。