职位详情
一、核心使命
带领篮球视频赛事分析算法团队,打造基于视觉大模型(VLM)的端到端智能系统,利用手机、云台、摄像头等多源视频数据,实现运动行为量化、战术识别与自动剪辑,为职业球队及篮球用户提供高效智能的视频分析工具。
二、关键职责
技术研发(70%)
1、主导篮球视频理解算法架构设计:构建视觉算法体系(涵盖VLM、YOLO、3D-CNN等技术),精准识别赛事视频中的关键事件,支持球员身份识别、动作分类(如投篮、传球、盖帽)及战术结构解析
2、优化推理效率与部署能力:持续提升模型推理速度(通过蒸馏、剪枝、量化等手段),探索在多种硬件平台下的实际部署方案
3、搭建自动化分析与剪辑系统:依托算法能力开发高效率、全自动的赛事数据处理与视频生成系统
技术管理(30%)
1、制定技术发展路径:评估算法可行性、研发投入与落地节奏
2、任务分解与执行推进:带领2-3人算法团队,统筹从模型实验到产品上线的全流程实施
3、跨团队协作沟通:与数据标注、产品设计、外部合作方紧密配合,确保项目高效运转
4、参与绩效评估:从技术维度客观衡量团队产出,推动降本增效
三、硬性要求
技术能力
1、硕士及以上学历
2、掌握视觉大模型技术:具备QwenVL、LLaVA等VLM模型微调经验,熟悉多模态预训练、提示词设计及模型蒸馏方法
3、具备完整的计算机视觉技术能力:熟练运用3D-CNN与Transformer类视频模型,精通目标检测、跟踪及图像处理算法;熟练使用PyTorch框架,了解DeepSpeed/Megatron等分布式训练工具,具备TensorRT等模型部署经验
4、团队管理经验:有带领小型算法团队的实际经历
5、领域理解能力:深入理解篮球比赛规则与技战术细节(如挡拆配合、进攻路线分析),熟悉体育视频分析中的典型挑战(如高速模糊、多人遮挡、低角度拍摄)
四、优先条件
1、热爱篮球运动
2、拥有体育视频分析相关专利或发表于CVPR、ICCV、ACMMM等顶级会议的论文
3、具备软硬件协同开发经验(如云台控制、多摄像头标定)
带领篮球视频赛事分析算法团队,打造基于视觉大模型(VLM)的端到端智能系统,利用手机、云台、摄像头等多源视频数据,实现运动行为量化、战术识别与自动剪辑,为职业球队及篮球用户提供高效智能的视频分析工具。
二、关键职责
技术研发(70%)
1、主导篮球视频理解算法架构设计:构建视觉算法体系(涵盖VLM、YOLO、3D-CNN等技术),精准识别赛事视频中的关键事件,支持球员身份识别、动作分类(如投篮、传球、盖帽)及战术结构解析
2、优化推理效率与部署能力:持续提升模型推理速度(通过蒸馏、剪枝、量化等手段),探索在多种硬件平台下的实际部署方案
3、搭建自动化分析与剪辑系统:依托算法能力开发高效率、全自动的赛事数据处理与视频生成系统
技术管理(30%)
1、制定技术发展路径:评估算法可行性、研发投入与落地节奏
2、任务分解与执行推进:带领2-3人算法团队,统筹从模型实验到产品上线的全流程实施
3、跨团队协作沟通:与数据标注、产品设计、外部合作方紧密配合,确保项目高效运转
4、参与绩效评估:从技术维度客观衡量团队产出,推动降本增效
三、硬性要求
技术能力
1、硕士及以上学历
2、掌握视觉大模型技术:具备QwenVL、LLaVA等VLM模型微调经验,熟悉多模态预训练、提示词设计及模型蒸馏方法
3、具备完整的计算机视觉技术能力:熟练运用3D-CNN与Transformer类视频模型,精通目标检测、跟踪及图像处理算法;熟练使用PyTorch框架,了解DeepSpeed/Megatron等分布式训练工具,具备TensorRT等模型部署经验
4、团队管理经验:有带领小型算法团队的实际经历
5、领域理解能力:深入理解篮球比赛规则与技战术细节(如挡拆配合、进攻路线分析),熟悉体育视频分析中的典型挑战(如高速模糊、多人遮挡、低角度拍摄)
四、优先条件
1、热爱篮球运动
2、拥有体育视频分析相关专利或发表于CVPR、ICCV、ACMMM等顶级会议的论文
3、具备软硬件协同开发经验(如云台控制、多摄像头标定)
2026-05-15 14:24
IP属地:湖南长沙
职位福利
硕士5-10年团队管理经验深度学习QwenVL/LLaVA图像生成目标跟踪图像搜索发表算法相关优秀论文YOLOC/C++VLM图像处理库(OpenCV等)人像算法3D-CNNPython

湖南球秀体育科技有限公司
天使轮 · 20-99人


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