到岗时间：不限
婚况要求：不限
【岗位职责】
1、负责视频分析、视频理解、目标检测、行为识别等算法的研发与优化，重点面向视频中的人物、物体、动作、行为事件进行检测、跟踪、识别和分析。
2、聚焦视频场景下的行为分析任务，包括目标检测、目标跟踪、人体姿态估计、动作识别、时序行为定位、异常行为检测等，能够识别视频中人物行为及其发生的时间段。
3、负责基于小模型、轻量化模型或多模态模型的视频分析算法开发，包括 YOLO 系列、RT-DETR、SlowFast、TSM、VideoMAE、Transformer 类视频模型等方向的研究、训练、微调和优化。
4、负责算法模型的训练、调参、评估和性能优化，提升模型在复杂场景下的准确率、召回率、鲁棒性和推理效率。
5、负责视频分析算法的工程化落地，与产品、业务、后端、前端或边缘设备团队协作，推动算法在实际业务场景中的部署、验证和持续迭代。
6、跟踪视频理解、行为识别、目标检测、多模态视频分析等方向的前沿技术，结合业务需求提出可落地的算法优化方案。
【任职资格】
1、计算机科学、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历，优秀本科生也可考虑。
2、具备计算机视觉、视频分析、目标检测、行为识别、动作识别、目标跟踪等一个或多个方向的算法研发经验。
3、熟悉常见视觉算法模型，包括但不限于 YOLO 系列、Faster R-CNN、RT-DETR、ByteTrack、BoT-SORT、DeepSORT、SlowFast、TSM、VideoMAE、U-Net、SAM 等。
4、熟练掌握 Python，熟悉 C 者优先；熟练使用 PyTorch，具备模型训练、调参、复现和性能优化能力。
5、熟悉视频数据处理流程，包括视频抽帧、数据标注、数据增强、模型训练、指标评估、误检漏检分析和难例挖掘。
6、具备较好的工程落地能力，能够根据实际场景对模型进行轻量化、加速和部署优化，熟悉 ＯnNX、TensorRT、OpenVINO、NCNN 等工具者优先。
7、学习能力和逻辑思维能力强，具备团队合作精神，做事细致认真负责。
【加分项】
1、有行为识别、异常行为检测、时序动作定位、人员作业规范分析、安防视频分析、工业视频分析等项目经验者优先。
2、有小模型部署、边缘端部署、实时视频流分析经验者优先。
3、熟悉多摄像头视频分析、目标重识别 ReID、轨迹分析、跨镜追踪者优先。
4、有多模态大模型、视频理解大模型、视频生成模型相关经验者优先，但不作为硬性要求。
5、在视频理解、目标检测、行为识别、多模态学习等方向发表过论文，或有相关竞赛、开源项目经验者优先。
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