岗位职责

1.技术战略规划

结合公司业务目标、行业发展趋势以及市场需求，制定视觉目标检测方向的长期与短期 AI 技术研发战略。预测未来技术走向，提前布局前沿研究，确保公司在目标检测领域的技术先进性与竞争力。例如，规划在未来两年内将视觉大模型技术应用于目标检测算法优化，以提升检测精度与速度。

评估新技术对公司业务的潜在影响，决策是否引入及如何整合到现有技术体系中，推动公司技术体系的持续升级与创新。

2.团队管理

建立完善的人才培养体系，通过内部培训、技术分享、项目实践等方式，提升团队整体技术水平与业务能力。

管理团队日常工作，制定工作计划与项目进度表，监督项目执行情况，及时解决项目推进过程中的问题与风险，确保项目按时、高质量交付。

3.项目全流程把控

主导目标检测 AI 项目从需求分析、方案设计、算法选型、模型训练与优化，到工程化部署与上线的全生命周期管理。

负责项目的工程化落地，与开发团队协作，将训练好的模型集成到实际业务系统中，确保系统的稳定性、可靠性与可扩展性。协调资源，解决模型部署过程中的技术难题，如模型在嵌入式设备上的高效运行、与现有系统的兼容性等问题。

4.技术创新与合作

跟踪目标检测领域的前沿技术动态与学术研究成果，推动团队开展技术创新研究，探索新算法、新架构在实际业务中的应用可能性。

积极拓展与高校、科研机构以及行业内其他企业的技术合作，参与产学研项目，引进外部先进技术与资源，促进公司技术创新能力的提升。例如，与高校合作开展关于小样本目标检测技术的联合研究项目。

任职资格

1. 教育背景：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业，硕士及以上学历优先。扎实的专业知识基础是理解和运用复杂 AI 技术的关键。

2. 工作经验

具有 6 年以上 AI 相关工作经验，其中至少 5 年在目标检测方向的研发经验，有丰富的实际项目落地经验。深厚的行业经验有助于快速准确地判断技术方向与解决实际问题。

3 年以上技术团队管理经验，能够有效地领导和激励团队，具备跨部门协作与沟通的成功经验，熟悉团队建设与人才培养流程。

3.专业技能

算法能力：精通目标检测相关的主流算法，如 YOLO 系列、Faster R - CNN、SSD 等，深入理解其原理、优势与局限性，能够根据不同业务场景选择并优化算法。例如，针对复杂场景下的多目标检测任务，对 YOLOv5 算法进行改进，提升检测效果。

熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，能够熟练使用框架进行模型开发、训练与部署，掌握模型优化技巧，如模型压缩、量化、剪枝等，以提高模型在不同硬件平台上的运行效率。

编程能力：熟练掌握 Python、C++ 等编程语言，具备良好的代码编写习惯与高效的问题解决能力，能够独立实现复杂的算法与系统功能。

数据处理能力：熟悉数据处理流程，包括数据采集、标注、清洗、增强等，掌握常用的数据处理工具和库，如 Pandas、Numpy 等，能够从海量数据中提取有价值的信息，为模型训练提供高质量数据集。

工程能力：具备将算法模型工程化落地的能力，熟悉软件开发生命周期，掌握软件工程的基本原理与方法，了解云计算、容器化等技术在 AI 项目中的应用，能够设计并搭建稳定、高效的 AI 系统架构。

4.综合素质

项目管理能力：具备优秀的项目管理能力，熟悉项目管理流程与方法，能够制定详细的项目计划，合理分配资源，有效把控项目进度、质量与风险，确保项目顺利交付。例如，运用敏捷开发方法管理多个并行的目标检测项目。

沟通协作能力：出色的沟通与协调能力，能够与业务部门、研发团队、管理层等不同角色进行有效的沟通与协作，理解各方需求，推动跨部门合作，共同实现公司目标。

领导力：具有较强的领导力与团队管理能力，能够激发团队成员的工作热情与创造力，营造积极向上的团队文化，带领团队攻克技术难题，实现团队与个人的共同成长。

学习创新能力：对新技术充满热情，具备快速学习新知识、新技能的能力，能够紧跟行业技术发展趋势，不断探索创新，为公司引入先进的技术理念与解决方案。

问题解决能力：在面对复杂技术问题与业务挑战时，能够迅速分析问题，提出有效的解决方案，具备较强的抗压能力与应变能力。