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职位介绍: 岗位职责 1、负责动态场景下视频事件检测与时序分析算法研发，实现烟火、烟雾、人员吸烟、人员冲突等异常事件识别告警；针对画面抖动、运动模糊、光照变化、物体遮挡做算法优化，降低漏检、误报。 2、负责业务数据集建设，完成数据筛选、标注、数据增强；基于真实业务数据做 badcase 分析迭代，搭建评测指标体系，持续优化识别效果。 3、完成算法模型的轻量化、量化、剪枝；基于主流推理框架完成模型的边缘设备部署，优化推理时延、显存占用，保障设备端实时运行；完成与感知业务链路集成对接。 4、在真实设备上开展算法调试验证，适配设备行走、转向、颠簸等多种实际工况，联合嵌入式、软件团队定位视觉识别各类问题。 5、跟踪计算机视觉、视频多模态分析相关前沿技术，完成技术调研、方案输出，输出设计文档、测试报告，沉淀模块技术规范。任职要求 1、本科及以上，计算机、自动化、人工智能等相关专业，3‑5 年计算机视觉算法研发工作经验。 2、扎实传统计算机视觉功底，精通目标检测、多目标跟踪、图像预处理、视频时序分析；熟练使用 PyTorch、OpenCV，具备行为识别、视频事件检测落地项目经验。 3、具备多模态视频分析项目实战经验，能够利用视频大模型能力解决复杂事件、行为识别业务问题。 4、优先有移动设备运动视角视觉开发经验，理解镜头抖动、运动模糊对识别效果的影响；仅做固定安防摄像头项目不做优先考虑。 5、加分：有边缘端 / 嵌入式部署调优经验，熟悉 Jetson 等硬件平台、TensorRT/ONNX Runtime 推理加速。 6、熟悉 Linux 开发环境，具备模型训练‑评测‑工程部署完整闭环能力，良好跨团队协作，能够参与现场调试。优先条件 1、有移动机器人、巡检设备视觉算法落地经验优先； 2、做过烟火、烟雾、人员异常行为检测业务项目优先； 3、熟悉 ROS/ROS2，有感知模块集成经验优先； 4、有视频大模型微调、小样本场景优化经验优先

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：货运/物流/仓储,基金/证券/期货

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