【苏州机器学习高级算法工程师（视频理解与分割方向）招聘】-猎头顾问苏州招聘信息-猎聘

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职位介绍: 岗位职责： 1. 负责视频理解与视频分割相关机器学习算法的研发与落地，覆盖长视频、时序视频、动作分割、动作定位等核心方向。 2. 负责视频表征学习、时序建模及视觉-语言模型（VLM）相关技术研发，推动多模态模型在真实业务场景中的应用。 3. 搭建大规模视频数据处理与机器学习Pipeline，包括视频Embedding抽取、向量检索、视频语义理解、模型训练、推理及评估等。 4. 负责大规模视频片段检索系统的设计与优化，能够使用Milvus、FAISS等向量数据库完成千万级数据检索，并进行线上扩容及性能调优。 5. 探索并落地Agent Workflow及多模型协同方案，将多个模型和推理环节进行自动化编排，提升视频数据处理与理解效率。 6. 面向具身智能、机器人等应用场景，参与Egocentric / HMD视频、人机交互视频及机器人训练数据的处理与结构化。 7. 与数据、工程、机器人等团队协作，制定数据标准和算法方案，推动算法从实验验证走向规模化生产落地。 8. 跟踪视频理解、多模态学习、视觉基础模型等前沿技术，并结合业务需求进行技术选型和创新落地。 9. 参与技术规划、方案设计及新人培养，推动团队技术能力建设。能力要求： 1. 学历背景 * 计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、多媒体等相关专业。 * 硕士或博士学历优先。 * 有计算机视觉、视频理解、多模态学习、机器人视觉等相关研究或项目背景优先。 2. 核心专业能力 * 具备 3年以上机器学习 / 计算机视觉相关研发经验，有完整的生产级ML系统研发与落地经验。 * 长期深耕视频理解、视频表征、视频分割、动作识别/定位、时序建模等方向，而非仅从事单点图像算法。 * 熟悉视觉大模型、视觉-语言模型（VLM）及多模态学习技术，具备模型训练、微调、评估及工程化经验。 * 熟悉视频表征学习、时序建模等核心技术，能够处理长视频、多帧、多视角及复杂时序数据。 3. 工程及系统能力 * 具备大规模视频业务落地经验，能够独立设计和搭建端到端自动化ML Pipeline。 * 有Embedding抽取、向量检索、视频语义理解等至少两类完整Pipeline的实际搭建经验。 * 熟悉 Milvus、FAISS 等向量数据库，有千万级视频片段检索、线上数据扩容及性能优化经验。 * 具备多模型、多推理环节的Workflow / Agent编排经验，能够将不同模型和处理模块进行自动化串联。 * 熟练掌握Python及PyTorch / TensorFlow等主流深度学习框架。 4. 优先考虑的背景 * 有 Egocentric / HMD / 头戴相机视频处理经验。 * 有时序动作分割、动作定位、视频指令切分相关项目经验。 * 来自具身智能、人形机器人、VLA、Robot Learning等相关团队，并有机器人训练视频数据集建设经验。 * 有短视频检索、多模态内容平台、自动驾驶视觉感知、VR/AR视觉算法相关经验。 * 有 VideoCLIP、DINO、RT-1 等视觉基础模型的微调及工程化上线经验。 * 有CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等顶会论文或高质量开源项目经验。 * 有技术规划、团队协作或新人培养经验。 5. 综合能力 * 兼具算法研发与工程落地能力，不仅能够调优模型，也能够独立完成从数据处理、模型训练到部署上线的完整流程。 * 具备较强的问题分析、技术判断和自主解决问题能力，能够持续跟进视频理解、多模态AI等前沿技术并推动落地。 * 具备良好的跨团队沟通能力，能够与数据、工程、机器人等团队协作，推动数据标准、技术方案和项目目标落地。 6. 不匹配人选 * 仅做单张图片分类、检测、分割等传统CV算法，无长视频/时序视频经验。 * 主要从事纯算法研究或实验，无大规模线上生产Pipeline落地经验。 * 缺乏Embedding、向量检索或大规模视频检索相关经验。 * 无多模型Workflow / Agent编排相关实践。 * 仅从事纯LLM / NLP业务，无视觉、视频或多模态融合项目经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：互联网

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