一、任职要求   

    1.  学历与专业：计算机科学、电子工程、模式识别、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3年以上图像识别算法研发经验；优秀博士学历可放宽工作年限要求

    2.  技术基础：

            o  精通深度学习理论，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型原理有深入理解，熟悉常用图像识别算法（如Faster R-CNN、YOLO、Mask R-CNN、ResNet、EfficientNet等）的原理与应用

            o  具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等，能够熟练运用数学工具分析和解决算法问题

            o  熟悉图像预处理、特征提取、模型评估等常用技术和方法，了解图像生成、多模态学习等相关领域技术者优先

    3.  工程能力：

            o  熟练掌握Python编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架，能够独立完成模型设计、训练和调试工作

            o  具备良好的算法优化能力，包括模型压缩、量化、推理加速等，有在嵌入式设备、移动端或云端部署深度学习模型经验者优先

            o  熟悉Linux开发环境，具备Shell脚本编写、Git版本控制等基本工程技能，有C/C++编程经验者优先

    4.  项目经验：

            o  有完整的图像识别项目研发与落地经验，如在目标检测、图像分割、人脸识别、OCR等领域有实际项目案例者优先

            o  参与过大规模图像数据集构建、标注或模型训练优化工作，能够处理数据不平衡、小样本等实际问题者优先

    5.  综合素质：

            o  具备强烈的求知欲和技术钻研精神，能够快速跟踪和学习新技术，有顶会论文（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表或相关专利者优先

            o  具备优秀的问题分析与解决能力，逻辑思维清晰，能够在复杂场景下提出有效的技术方案

            o  具备良好的沟通协作能力和团队合作精神，能够与产品、工程等不同团队高效配合，推动项目进展

            o  具备较强的责任心和抗压能力，能够在规定时间内高质量完成工作任务

二、岗位职责

    1.  负责图像识别、目标检测、图像分割等核心算法的研发与优化，包括但不限于模型设计、训练、评估及部署全流程

    2.  针对实际业务场景（如工业质检、智能安防等），设计并落地高效的图像识别解决方案，解决复杂技术难题

    3.  跟踪国内外图像识别领域的前沿技术（如Transformer、扩散模型等），推动新技术在产品中的应用与创新

    4.  与工程团队紧密协作，将算法模型高效集成到产品系统中，确保算法在实际应用中的性能、精度和稳定性

    5.  撰写技术文档，包括算法设计方案、实验报告、专利申请等，推动技术成果的沉淀与转化

加分项

    1.  有开源项目贡献经验或个人技术博客者

    2.  获得过国内外人工智能、计算机视觉相关竞赛奖项者

    3.  具备跨学科知识背景（如工业工程等）并应用于图像识别领域者

    4.  招聘 1人，薪资： 15K

福利待遇：商业险、五险一金、节日福利；

工作地址：南京市江宁区东南大学路33号东南大学国家大学科技园四号楼213室